Course project of SJTU AI4701: Computer Vision, 2023 spring.
Attention: Discussion & reference welcomed, but NO PLAGIARISM !!!
本项目需要设计算法完成对给定图像中车牌位置的检测,进而识别车牌号(包括中文部分),并通过恰当的方式对检测过程以及识别结果进行可视化。给定的测试样本被划分为三个难度等级,其中 easy 和 medium 难度图片的车牌均正对相机,区别在于车牌是否已经从环境中提取,difficult 难度提供的车牌则与相机有倾角,贴近实际场景。
main.py
程序主入口
detect.py
车牌检测与定位
recognize.py
车牌字符的识别
dataset.py
数据集的构建与划分
model.py
定义CNN模型
train.py
训练网络
另外,pretrained
下保存预训练的模型权重,VehicleLicense
下存放训练数据,resources
包含三个等级的九张测试图片,test
下存放额外测试样本。
- 直接复现报告结果
python main.py
- 自行训练
python train.py
可调参数及默认值:--train_ratio 0.85 --num_epochs 100 --batch_size 32 --lr 2e-4 --wd 5e-4 --lr_period 10 --lr_decay 0.95
[1] https://www.guyuehome.com/13863
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/102203294
[3] https://blog.csdn.net/qq_44032245/article/details/94772746?spm=1001.2014.3001.5502
[4] VehicleLicense 车牌识别数据集: https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56280
[5] https://github.com/Rhyam/SJTU-AU335-Computer-Vision/tree/main/project