yuanzhenjie

当前版本部分功能入参与接口文档不一致；需要大家翻看代码对照实现； 再次感谢开源。

单张多车牌检测漏检，拆分图片可以检测，（基于cascade.xml）

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测试图片  该图片的两辆车牌只能检测出尾号736的车牌，并能识别。但尾号12B检测不出来。 从detect.py.detectPlateRough 检测结果只有一个车牌（736的车牌）。 但通过把两个车辆拆分为两个图片，尾号12B的就能检测识别。  images = detect.detectPlateRough(image,image.shape[0],top_bottom_padding_rate=0.05) 该检测器加载使用的model/cascade.xml，出现这个问题需要改进那里？ 提升cascade.xml或修改某些超参数？

EasyDarwin/Tools 不再开源？ 没有地址链接

.... [Linux](http://factom.org/downloads/factom.deb). It should be clear that this installation is for the Debian Linux. For example [Linux(Debian Linux)](http://factom.org/downloads/factom.deb).

Where are your training and testing data sets

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Where are your training and testing data sets

请问，通过 model 的output 得到 density map，如何能够输出精细的 密度图

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您工程中，在UCF_GT_generation.py中 将数据集的GT经过gaussian_filter 生成density map。 在推理过程中，通过 model推断的output（包含正负值，这会有什么影响）直接得到密度图。但是图片的质量不太好。 抱歉，刚接触有些知识还不太清楚。 请问采用哪种方式得到 比较好的 密度图么？ 如下得到比较粗糙的density map