关于模型的优化

[erquren]

CHARS = ['京', '沪', '津', '渝', '冀', '晋', '蒙', '辽', '吉', '黑', '苏', '浙', '皖', '闽', '赣', '鲁', '豫', '鄂', '湘', '粤', '桂', '琼', '川', '贵', '云', '藏', '陕', '甘', '青', '宁', '新', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', 'I', 'O', '-' ]

这里的零（0）和哦（o） 艾（I）和一（1） 是不是应该整合

[HuKai97]

字母 o 和 l 只是不允许在车牌的编号中，但是还是可以用在车牌的字母代码中的，比如：粤O 这是允许存在的，所以如果要更准确点的话，我觉得可以加个后处理

[erquren]

CHARS = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', Z', '云', '京', '冀', '吉', '学', '宁', '川', '新', '晋', '桂', '沪', '津', '浙', '渝', '湘', '琼', '甘', '皖', '粤', '苏', '蒙', '藏', '警', '豫', '贵', '赣', '辽', '鄂', '闽', '陕', '青', '鲁', '黑','-'] 这是我的，想问下你识别的模型train了多少轮？CCPD20多W都拿去训练吗？我base用了5W grenn全部，训练的效果不是很好， 100 epoch ，参数用的默认的

[lzhzju]

CHARS = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', Z', '云', '京', '冀', '吉', '学', '宁', '川', '新', '晋', '桂', '沪', '津', '浙', '渝', '湘', '琼', '甘', '皖', '粤', '苏', '蒙', '藏', '警', '豫', '贵', '赣', '辽', '鄂', '闽', '陕', '青', '鲁', '黑','-'] 这是我的，想问下你识别的模型train了多少轮？CCPD20多W都拿去训练吗？我base用了5W grenn全部，训练的效果不是很好， 100 epoch ，参数用的默认的

我也是，100个epoch结果好差。。。

[HuKai97]

检测效果差，还是字符识别效果差？