LPRNet_Pytorch

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添加新的字符训练，参数个数不一样，怎么使用预训练模型？不使用预训练模型，accuracuy一直为0，loss下降的很快，请问如何训练更多的字符？

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lei522

> 用预训练的模型测试所给的测试集，怎么只有0.9的正确率，再训练了自己的数据集之后就只有0.74了。。。

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> 用预训练的模型测试所给的测试集，怎么只有0.9的正确率，再训练了自己的数据集之后就只有0.74了。。。 请教一下大神，你是什么训练出0.74的准确率的？能教我一下你修改了哪儿吗？为啥我训练出来的都是0呢。 这是我训练的过程： Successful to build network! initial net weight successful! [Info] Test Accuracy: 0.0 [0:861:99:960] [Info] Test Speed: 0.015824174165725707s 1/1000] [Info] Test Accuracy: 0.0 [0:866:94:960] [Info] Test Speed:...

hanrui15765510320

提供50w中文车牌数据集

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车牌识别数据集,，包含多种车牌类型，各省份数量均匀且充足：qq1668486259

123Vincent2018

OmiLiuyueyue

请问您试过将网络转onnx嘛？

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请问在转onnx时出现这样的维度问题应该怎么解决呢？ 有一些网络改数据格式是可以解决问题的，但是这里好像不行 graph(%input.1 : Float(1, 3, 24, 94), %backbone.0.weight : Float(64, 3, 3, 3), %backbone.0.bias : Float(64), %backbone.1.weight : Float(64), %backbone.1.bias : Float(64), %backbone.1.running_mean : Float(64), %backbone.1.running_var : Float(64), %backbone.4.block.0.weight...

JF-Lee

Reduced vs basic model

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Thanks for the great project! The [LPRNet paper](https://arxiv.org/pdf/1806.10447.pdf) talks about the "basic" and "reduced" model: > To improve runtime performance we also modified LPRNet basic by using 2 × 2...

barrypitman

这个模型可以识别双层车牌么？

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比如大型挂车的后车牌通常为黄色双层的

hezinan

maxpool3d 在tensorrt中不支持

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leaf918

Problem testing data

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When I use `python test_LPRNet.py` the output: ``` Successful to build network! load pretrained model successful! Traceback (most recent call last): File "test_LPRNet.py", line 176, in test() File "test_LPRNet.py", line...

pendex900x

为发现蓝色车牌(CCPD2019)的识别准确率远高于新能源车牌(CCPD2020)，并且经过STN空间校正后蓝色车牌的精度提升了，而新能源车牌的精度反而下降，有谁知道是怎么回事吗？

Tomhardy13