原文:LPRnet輕量級實時車牌識別,主網絡代碼以及論文思路簡要介紹

LPRnet輕量級實時車牌識別 簡述LPRnet特點 LPRNet由輕量級的卷積神經網絡組成,所以它可以采用端到端的方法來進行訓練。據我們所知,LPRNet是第一個沒有采用RNNs的實時車牌識別系統。因此,LPRNet算法可以為LPR創建嵌入式部署的解決方案,即便是在具有較高挑戰性的中文車牌識別上。 骨干網絡的結構在表 中進行了描述。骨干網絡獲取原始的RGB圖片作為輸入,並且計算出大量特征的空間 ...

2020-02-06 13:07 2 4171 推薦指數:

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輕量級網絡設計

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Tue Dec 08 19:47:00 CST 2020 0 434
車牌識別代碼OpenCV

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int areas; //該函數用來驗證是否是我們想要的區域,車牌定位原理其實就是在圖片 ...

Wed Aug 07 05:23:00 CST 2019 0 2385
車牌識別算法介紹與實踐

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Thu Oct 30 05:08:00 CST 2014 0 13088
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Tue Mar 31 22:48:00 CST 2015 0 2179
介紹一個輕量級的ORM 二

上一篇文章簡單的介紹了這個ORM的很基本的用法。 似乎看不出這個ORM有什么特別的地方,是的,這個ORM並不太特別。我認為他簡單易用是他的一個特點。 接上一篇 同過Sql語句填充實體 可能有時候有非常復雜的條件用來過濾記錄 在性能方面個人感覺似乎也免強 ...

Sun Jan 13 00:26:00 CST 2013 0 3107
輕量級網絡SqueezeNet網絡解讀

SqueezeNet網絡模型非常小,但分類精度接近AlexNet。 這里復習一下卷積層參數的計算 輸入通道ci">ci,核尺寸k,輸出通道co">co,參數個數為: ci">co">以AlexNet第一個卷積為例,參數量達到:3*11*11*96=34848 ci">co ...

Sat May 25 19:52:00 CST 2019 0 809
 
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