license-plate-detect-recoginition-pytorch

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您好，是如何从输出的框的坐标得出车牌四个顶点坐标的，没看懂这一步是怎么操作的，也就是下面的代码，输出的b具体是什么？ new_x1, new_y1 = b[9] - x1, b[10] - y1 new_x2, new_y2 = b[11] - x1, b[12] - y1 new_x3, new_y3 = b[7] - x1, b[8] - y1 new_x4, new_y4...

kankanjiuzou123

如果onnx有多个输出(>=2)，OpenCV forward运算只能输出第一个吗？

CaptainEven

一个车牌长度为何设计为18

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您好，您的项目做得很好，感谢大佬分享！ 但是由于数据集不均衡的原因，当前这个权重很容易误识别 ‘皖’ 我在利用您的网络做迁移学习的时候，发现网络输出为（class_num, 18*batch_size） 这里的18应该是一个车牌的长度，里面包含了7个车牌类别和一些占位的 ‘-’ 类别。我试着各个位置凑了一下将一个车牌label也凑到18个长度，利用常规交叉熵来做loss，发现网络无法收敛；又增加了一个mask排除67类 ‘-’，也无法收敛，就觉得有些奇怪。 请问您生成的label是什么样的？ 期待您的回复~

anran-github

训练部分代码

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您好，谢谢您的分享，车牌检测效果不错，但我想用自己的数据集训练一下，能提供下训练部分代码吗？

pandalgx

作者您好，请问您可以发一下训练部分代码吗？十分感谢！

Adele-rgb

Thanks for sharing the repository, it seems to be exactly what I was looking for.

imneonizer

很赞的工作，检测部分我想尝试下新的网络，能分享下训练的工程吗

ChHanXiao