duanshengliu
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> I am also confused about why tflite models run so slowly on desktop CPU (not only for this model, but for all other models). It's fast on mobile device....
二值化的阈值不太好设定，因为每张图片的彩色不一致，所以二值化以后图片车牌可能模糊化，效果不佳，会使得后续识别效果欠佳 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition"
检查一下tensorflow版本是否为1.15.2 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition"
我这边貌似没有出现类似问题呢，你查查是否是opencv版本和我是否一致？ ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition"
keras:2.3.1 关于cudnn和cuda看你的显卡，上网搜一下和你自己显卡的版本对应关系，我的是1050Ti，安装的是以下版本，cuda应该是要10.0版本，因为tensorflow版本是1.15.2的原因，然后cudnn和cuda版本匹配就行 cudnn:7.6.4 cuda:10.0 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition"
参考下我博客：https://blog.csdn.net/qq_32194791/article/details/106748685 有分割数据集的标注教程 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition" ***@***.***>; 发送时间: 2021年12月6日(星期一) 晚上10:25 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？ (Issue #18) @duanshengliu 大佬你好，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我想使用您github上pytorch版的unet先做分割把车牌提取出来，后面再用opencv提取坐标，但是目前我就是不知道该如何制作分割所需的数据集，以往都是做的目标检测的数据集，所以想请教一下大佬您？ — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly,...
这个我不了解，你查查资料 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition" ***@***.***>; 发送时间: 2021年12月6日(星期一) 晚上10:37 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？ (Issue #18) 参考下我博客：https://blog.csdn.net/qq_32194791/article/details/106748685 有分割数据集的标注教程 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition" @.>; 发送时间: 2021年12月6日(星期一) 晚上10:25 @.>; @.@.>; 主题: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？ (Issue #18) @duanshengliu 大佬你好，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我想使用您github上pytorch版的unet先做分割把车牌提取出来，后面再用opencv提取坐标，但是目前我就是不知道该如何制作分割所需的数据集，以往都是做的目标检测的数据集，所以想请教一下大佬您？...
直接用cv2 rgb转hsv然后二值化的分割效果和泛化效果都不好 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition" ***@***.***>; 发送时间: 2021年12月6日(星期一) 晚上10:44 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？ (Issue #18) 这个我不了解，你查查资料 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition" @.>; 发送时间: 2021年12月6日(星期一) 晚上10:37 @.>; @.@.>; 主题: Re: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？ (Issue #18) 参考下我博客：https://blog.csdn.net/qq_32194791/article/details/106748685...
这个我没有对比过，不太清楚哎 ---原始邮件--- 发件人: ***@***.***> 发送时间: 2021年12月6日(周一) 晚上10:59 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？ (Issue #18) 直接用cv2 rgb转hsv然后二值化的分割效果和泛化效果都不好 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition" @.>; 发送时间: 2021年12月6日(星期一) 晚上10:44 @.>; @.@.>; 主题: Re: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？...
yolo检测的不好有可能是训练或者数据集的问题，我感觉yolo本身应该可以检测的不错 ---原始邮件--- 发件人: ***@***.***> 发送时间: 2021年12月7日(周二) 上午10:03 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [duanshengliu/End-to-end-for-chinese-plate-recognition] 关于制作自己数据集训练的相关问题？ (Issue #18) @duanshengliu 装甲板其实就是这个，和车牌其实挺挺相似的，主要是之前一直用yolo检测的bbox与装甲板拟合的不好，所以得到的四个角点坐标也不太准确就会影响后续pnp的解算，所以我打算用unet分割然后cv定位 — You are receiving this because you were mentioned. Reply to...