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基于Yolov5车牌检测,更快更准.

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使用OpenCV部署yolov5检测车牌和4个角点,包含C++和Python两个版本的程序 使用ONNXRuntime部署yolov5检测车牌和4个角点,包含C++和Python两个版本的程序 https://github.com/hpc203/yolov5-detect-car_plate_corner

您好,我看到这个License-Plate-Detector/weights/yolov5s.pt模型参数13918k,是不是推理速度很快?我现在数据集是目标顺时针四个点的坐标,可能需要进行那些更改

你好,请问模型所用的Yolov5版本是多少呢?

最近刚看到这个项目,想问一下作者有没有尝试过直接用classifier做二级分类器直接识别车牌号码?

test.py的第14行: `from utils.general import coco80_to_coco91_class, check_dataset, check_file, check_img_size, box_iou, \ non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh, xywh2xyxy, set_logging, increment_path, non_max_suppression_face` 但是utils文件夹里搜不到这个函数啊 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/17213331/150745678-5dcd76f9-2bfe-4f13-85bb-30daec21c165.png)

你好,大佬,我是一名大二学生,目前在我们学校robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板,但是用yolo系列的话最后的bbox并不能很好的拟合装甲板的轮廓,导致我们后期在使用pnp进行姿态解算时会有很大误差,所以我想使用关键点检测的方法得到的bbox效果要好很多,就用装甲板的四个角点,就是我看您的这个项目应该能够实现,我想问一下就是需要改动哪些地方呢,loss和head就行了吗?

hello, I want to find the licnese plate type, for example, the blue ,the green or the yellow, how can I get the result from your code thanks

你好,想问问如何与那个模型一起使用,如果是自己训练模型的话,请我有开源的训练脚本吗?

python 3.11 win 10 x 64 detect_plate.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\A\Desktop\License-Plate-Detector\detect_plate.py", line 161, in f = show_files("C:\\Users\\A\\Desktop\\License-Plate-Detector\\plate", []) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\A\Desktop\License-Plate-Detector\detect_plate.py", line 145, in show_files file_list =...