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文档简介
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言............................................................................................................................1
1.1项目背景......................................................................................................1
1.2开发环境与工具..........................................................................................2
1.2.1Python简介..........................................................................................2
1.2.2PyTorch简介........................................................................................2
1.2.3YOLOv3简介..........................................................................................2
1.2.4CRNN简介..............................................................................................3
1.2.5PyCharm简介........................................................................................3
1.2.6Python第三方库简介..........................................................................3
2需求分析....................................................................................................................4
2.1可行性需求分析..........................................................................................4
2.2数据采集功能分析......................................................................................4
2.3关键技术分析..............................................................................................5
2.3.1数据采集技术.......................................................................................5
2.3.2数据集可视化技术...............................................................................6
2.3.3卷积神经网络原理...............................................................................6
2.3.4模型的训练与预测...............................................................................7
3数据采集....................................................................................................................8
3.1数据集需求分析..........................................................................................8
3.2数据集获取分析..........................................................................................8
3.3编程实现......................................................................................................9
4数据集处理..............................................................................................................11
4.1数据预处理................................................................................................11
4.2数据增强....................................................................................................11
4.3切分训练集与测试集................................................................................13
5模型构建及评估分析..............................................................................................16
5.1模型构建....................................................................................................16
I
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5.1.1模型网络结构.....................................................................................16
5.1.2创建模型.............................................................................................18
5.2模型编译....................................................................................................25
5.2.1优化器设置.........................................................................................25
5.2.2损失函数设置.....................................................................................26
5.3模型训练与调优........................................................................................34
5.3.1模型训练设置.....................................................................................34
5.3.2学习率调优.........................................................................................38
5.3.3batch_size设置................................................................................38
5.4模型部署....................................................................................................39
5.4.1系统前端设计.....................................................................................39
5.4.2系统后端部署.....................................................................................39
5.4.3设计效果展示及分析.........................................................................42
6小结..........................................................................................................................44
参考资料.........................................................................................................................46
II
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基于YOLOv3+CRNN模型的车牌识别系统设计
1引言
当下社会的科技发展速度日新月异,随之而来的互联网、物联网、移动互
联网及社交网络等技术的涌现,催生了人工智能技术的崛起。作为一个庞大的
研究领域,人工智能涵盖了多个子领域,包括机器学习、深度学习、神经网络、
计算机视觉、自然语言处理等。人工智能技术在未来的发展前景令人瞩目,它
为机器人技术、医疗技术、物流运输等领域提供全新解决方案,为人类社会带
来革命性的改变。
随着时代的变迁,人工智能正以惊人的速度融入我们的生产和生活中。它
的应用不仅能极大地提高工作效率和降低成本,还能为经济和社会发展注入新
的能量。从人脸识别登机、无人超市、多功能巡逻机器人到智慧医疗等,人工
智能技术正在不断拓展,推进着人类生产和生活方式的巨大变革。越来越多的
国家和地区已把人工智能纳入国家发展战略中,将其视为推动经济转型、改善
民生福祉的重要工具,以把握这一重要发展机遇。
1.1项目背景
随着人工智能时代的到来,人工智能技术在社会中的应用越来越广泛。在
我们日常的生活中,智能手机已不再是传统手机的简单通讯工具,它已经具备
了人脸识别、语音识别、指纹识别等人性化功能。与此同时,经济社会的快速
发展和机动车保有量的不断增长,已经成为交通拥堵和车辆管理效率低下的重
要问题。为此,设计一个车牌识别系统来监控车辆情况,以提高车辆管理效率
和缓解道路交通压力,显得十分必要。车牌号码是唯一可以在公共场合确定汽
车身份的标识证书,因此车牌识别系统成为解决这一问题的理想方案。
随着大数据和人工智能技术的不断发展,智能车牌识别已经成为现代智能
系统的重要组成部分,并得到了广泛的应用,如高速公路、停车场、十字路口
等场景。智能车牌识别技术在数据处理、自适应学习和特殊场景训练等方面得
到了显著提升,具备更强的容错性和强壮性。通过利用车牌自动识别和跟踪技
术,我们能够有效地降低车辆管理成本,规范车辆行为,从而为社会的稳定和
恢复提供坚实的保障。
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1.2开发环境与工具
1.2.1Python简介
Python是一门高级编程语言,由GuidoRossum于1989年创造。2005年至
2012年期间,大量应用Python的谷歌引起了广泛关注,进一步推动了Python
语言的发展。OpenStack框架是2012年云计算的主要发展方向之一,其中
Python也扮演了重要的开发角色,使得Python在当时备受瞩目。随着2014年
人工智能的兴起,Python再度高调亮相。事实上,Python内置了大量第三方库,
非常适合用来开发算法;同时,Python具有简单易学、开发效率高等特点,因
此Python逐渐成为了AI开发的热门语言。2017年,Python也走进了普罗大众
视野,成为学科教育的一门必修课程。如今,Python已成为一门广泛应用于网
络爬虫、机器学习、数据分析和可视化等多领域的高级编程语言。最重要的是,
Python具有开源(免费)的特点、丰富的库、支持跨平台和可移植性强等优势。
1.2.2PyTorch简介
PyTorch是Facebook开源的,专为使用GPU加速深度神经网络编程的
Torch的Python版本。Torch是一种经典的张量库,用于处理多维矩阵数据,
被广泛应用于机器学习和其他数学密集型应用。PyTorch采用动态图形而不是
TensorFlow的静态图形,能够根据计算需求实时调整图形。然而,由于Torch
语言使用的是Lua,因此在国内已经较少见,并逐渐被支持Python的
TensorFlow所取代。作为经典机器学习库Torch的Python端口,PyTorch为使
用Python语言的用户提供了更为便利的编程选择。实现yolov3是通过PyTorch
来构建的。
1.2.3YOLOv3简介
YOLO(YouOnlyLookOnce)是JosephRedmon,AliFarhadi等人在2015
年提出的一种高速目标检测方法,至今已经发展出了YOLOv1,YOLO9000,以及
YOLOv3三个版本,而在保持高精度的情况下YOLOv3的检测速度仍可以达到51
ms/帧,是相对目前所有方法来说,速度最快的。YOLOv3模型相较之前复杂了许
多,可以通过改变模型结构来权衡速度和精度,而且保留了很多v2和v1的特性。
除了网络结构,其余的没有太大变化,主要是将当今一些较好的检测思路融入
到YOLO中,在保持速度优势的前提下,进一步提高检测精度,特别是小物体的
检测能力。具体来说,YOLOv3主要改进了网络结构、网络特性和后续计算。
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1.2.4CRNN简介
CRNN的全称是ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork,是一种卷积循
环神经网络结构,用于不定长度文本序列的端到端识别。相较于先切割单个文
本,CRNN采用将文本识别转化为时变序列学习问题的方式,实现基于图像的序
列识别。CRNN是一种当前广泛应用于图像识别的模型,它可以识别长文本序列。
该模型由CNN特征提取层和BLSTM序列特征提取层组成,实现了端到端的联合
训练。CRNN利用BLSTM和CTC部件学习字符图像中的上下文关系,提高了文本
识别的准确率,从而使得模型更加健壮可靠。在预测过程中,标准的CNN网络
用于提取文本图像的特征,BLSTM则通过融合特征向量来提取字符序列的上下文
特征,最终,通过转录层(CTCrule)进行预测,可得到文本序列的概率分布。
1.2.5PyCharm简介
PyCharm是一款功能齐全的Python集成开发环境(IDE),它包含了一系列能
够帮助用户提高Python编程效率的工具,比如调试器、代码语法高亮、项目管
理、代码跳转、智能提示、自动补全、单元测试及版本控制等。此外,该IDE
还提供了一些高级功能,例如支持使用Django框架进行专业的Web开发。因此,
PyCharm已成为编写Python文件的热门开发环境之一。
1.2.6Python第三方库简介
NumPy:NumPy是一款功能强大的Python库,专门用于进行多维数组计算。
该库的名称来源于Numerical和Python这两个单词,提供了许多常用的库函数
和操作,可以更加便捷地进行数值计算。NumPy在数据分析和机器学习等领域得
到广泛应用。在使用Python的第三方库之前,先进行安装。
Cv2:OpenCV2(OpenSourceComputerVisionLibrary),即开源计算机
视觉库,是一个开放源代码的平台,并提供了强大的图片处理功能。它涵盖了
图像处理和计算机视觉的很多通用算法,具有广泛的应用前景。
Tensorflow:开源的深度学习框架,广阔应用于图形分类、音频处理、系统、
和自然语言处理等,是深度学习中非常热门的框架。
PIL:Pillow是Python中常用的基础图像处理库,主要用于图像的基本操
作,例如裁剪、大小调整和颜色处理等。相比之下,OpenCV和Scikit-image功
能更为丰富,但使用复杂度也更高,它们主要应用于机器视觉、图像分析等领
域,例如人脸识别。
matplotlib:绘图库,主要是偏向于二维绘图包括折线图、条形图、扇形
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图、散点图、直方图等等。
torchvision:torchvision是一个独立于PyTorch的Python库,其中包括
流行数据集、模型架构和常见计算机视觉图像转换工具。主要面向图像操作方
面的应用。
tqdm:tqdm是一个快速、易于扩展的进度条提示模块。
Scipy:Scipy是一个基于Numpy的Python模块,集成了多种数学算法和方
便的函数。
H5py:读写超过内存的大数据。
2需求分析
2.1可行性需求分析
1.技术可行性
深度学习是一种特殊的机器学习,是借鉴了人脑由很多神经元组成的特性
而形成的一个框架。相对于普通的机器学习,深度学习在海量数据情况下的效
果要比机器学习更为出色。可以说目前所有应用了人工智能的行业,基本都用
到了深度学习模型。当今时代,卷积神经网络是目前深度学习领域非常热门的
技术,在计算机视觉领域表现尤为突出。它在图像目标检测、跟踪、行为识别、
图像分类和图像分割等领域广泛应用。而用Python来实现深度学习具有开发效
率高,简单、免费、兼容性、面向对象、丰富的库、规范的代码、可扩展性和
可嵌入性,修改容易,不需考虑垃圾回收内存泄露。利用Pycharm作为Python
的编译平台可以更快速编写代码,便于调试。
2.项目可行性
车牌识别在社会日常中有广泛的应用,无论是小区,停车场,路口,还是
高速公路,对车辆进行身份检测的地方都会用到。本项目主要对车牌各种汉字,
数字与字母的组成进行检测和识别,利用YOLOv3对图片内容是否存在车牌进行
检测,通过CRNN进行识别后的内容是否与真实车牌号一致,从网上下载VOC2007
标准数据集(已进行标注)准备数据集,并进行数据集处理和网络训练,最后
进行训练结果预测,进而可以输入图片进行任意检测。
2.2数据采集功能分析
此次项目的数据来源中科大团队在ECCV2018国际会议上发表了论文,题为
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《TowardsEnd-to-EndLicensePlateDetectionandRecognition:ALarge
DatasetandBaseline》。该论文提出了一种端到端的车牌检测和识别方法,并
提供了一个大型的车牌数据集和基线模型。,网址如下:
/mirrors/detectrecog/ccpd?utm_source=csdn_git
hub_accelerator
CCPD2019车牌数据集是用来识别车牌的大型数据量的数据集,源于中科大
的科研人员收集而构成的。数据集全都采集于安徽合肥的各种车型(不包括新
能源汽车),数据集包括近30万张图片,大小为720*1160*3。
其中各类别车牌介绍有如图2-1所示:
图2-1车牌类别
2.3关键技术分析
2.3.1数据采集技术
数据采集技术主要通过下载中科大团队建立的CCPD2019数据集,于源项目
下图2-2给出的网盘地址下载:
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图2-2数据集下载
2.3.2数据集可视化技术
把数据通过可视化传达出数据的见解的技术,主要是数据以信息图形的形
式展示,用以了解数据中的关系。通过数据的可视化,可以清晰直观地了解图
片信息之间的相关属性与联系。
可视化技术在计算机系统的大量数据以图片形式呈现,给予分析任务有很
大的帮助,了解各种车牌在不同时间,不同地点,不同角度等不同环境下的可
视化,以供研究。
2.3.3卷积神经网络原理
卷积神经网络是一种用于分析视觉图像的人工神经网络,使用卷积运算来
代替矩阵乘法。它主要用于图像识别和处理。卷积神经网络的工作过程可以分
为两个主要步骤:第一步是通过卷积、激活函数和池化来提取特征;第二步是
通过全连接层进行分类识别。图2-3为目标识别卷积神经网络结构图。
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图2-3手写识别卷积网络结构图
2.3.4模型的训练与预测
在深度学习中模型模型不断的训练与预测,从而达到预测精准,效果最佳,
发挥更大作用,更便利于人们专业或日常中所需。机器通过大量数据的测试利
用,训练出模型,然后可以利用模型来进行对特定目标的预测,从而达到拟人
的识别效果。为了能够做出更好的系统,就需要对模型的不断训练和预测。典
型的机器学习的模型训练与预测如图2-4:
图2-4机器学习训练与预测图
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3数据采集
车牌的数据集的采集需要采集两种:(1)是包含车牌的车辆全貌的原图片
用于预测定位,(2)是只包含车牌号码的车牌矩形框用于文字识别。
3.1数据集需求分析
车牌定位数据集于2-2数据采集中,通过下载得到CCPD数据集。打开
MicrosoftEdge浏览器进入mirrors/detectrecog/ccpd·GitCode。
在readme.md中通过百度网盘或谷歌网盘下载好CCPD数据集解压后。所使
用的数据集格式是VOC格式。自建文件夹VOC2007后,分别建立
Annotations,ImageSets和JPEGImages三个二级目录文件夹。把数据集存放入
VOC2007/JPEGImages中,展示如图3-1:
图3-1原车牌图片数据集展示
3.2数据集获取分析
车牌识别数据集就是OCR数据集,获取OCR数据集的方式有两种:一是直
接从网上下载CCPD已截出的车牌号数据集,第二种是根据车辆图片自行制作截
图车牌号图片做成数据集。车牌号识别数据集制作从CCPD数据集中的原图片截
取下来。展示为图3-2:
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图3-2车牌号识别数据集展示
3.3编程实现
首先对下载好的车牌数据集进行简单的划分为训练集和验证集。
需单独找到车牌号,CCPD图片文件名的第五个字段专门表示车牌号。
需要按照三个字典表的顺序
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文件解析与图片路径生成:
切出车牌大小的区域图片并标注:
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保存后展示即为图3-2的车牌号识别数据集。
4数据集处理
4.1数据预处理
为了更好识别到原图片的车牌号,需要更精确获取原图片中车牌的位置,
所以要用到数据标注,数据标注是对原图片中目标内容的裁取。一般需要用
labelimg数据标注软件对目标进行标注如图4-1:
图4-1数据标注软件
4.2数据增强
缘于原来的CCPD车牌数据集数量过于庞大,标注所费事与费时过大,需要
更为快速地标注到车牌号。由于车牌的的颜色大小的普遍性与一致性,可以编
写数据标注脚本get_xml.py以便捷迅速获取车牌标注文件。
首先导入包如图4-2:
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图4-2导包
解析图片与获取文件,以及对图片中车牌位置的处理:
图4-3解析与获取
文件生成入口包括各类标签名与文件保存路径,保存到
VOC2007/Annotations:
图4-4文件生成
运行后得到所有原图片中包含车牌号矩形框的数据标注文件:
图4-5get_xml运行
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图4-6数据标注文件
4.3切分训练集与测试集
在有JPEGImage包含原图片和Annotations保存数据标注文件后,需要划
分训练集、测试集和验证集,这三类会生成在ImageSets中,在ImageSets中
创建Main文件夹后分别创建test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt
用于存放数据。
voc_annotations.py用来生成切分的训练集、测试集与验证集。
切分用的区分类别的文件路径,文件主要是名为lincese的被标注文件
图4-7分类文件路径
训练集+验证集对测试集和训练集对验证集的比例设为9:1
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图4-8两个比例
指向数据集所在文件夹,默认指向根目录下的VOC数据集
图4-9指向路径
划分主要代码:
图4-10划分
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生成切分为训练集、测试集和验证集
图4-11训练集测试集验证集
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5模型构建及评估分析
5.1模型构建
(1)YOLOv3是一种快速的目标检测方法,首先是构建YOLOv3使用的主干
提取网络Darknet53后预测。
(2)OCR文字识别是通过图形处理和模式识别对字符进行识别,OCR文字
识别需要构建CRNN模型来实现。
5.1.1模型网络结构
(1)
图5-1Yolov3主干特征提取网络Darknet53
YOLOv3基于DarkNet53的骨干网络结构,以及使用残差网络进行特征提取
的原理。在残差卷积中,通过使用3x3的内核和步长为2的卷积操作,在压缩
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输入特征层的同时获得特征层/图层。在特征层上进行连续的1x1卷积和3x3卷
积操作,并加上该层的输入,形成残差结构。
此外,Darknet53的每个卷积部分都采用独特的DarknetConv2D结构,并使
用L2正则化、BatchNormalization规范化和LeakyReLU。与正常的ReLU设置
负值为零不同,LeakyReLU为所有负值分配了一个非零斜率,在数学上可以表示
为:
图5-2LeakyReLU
从主干特征提取网络—>提取特征输入图片416x416
X3—>进行下采样,宽高压缩,通道数不断扩张—>获取特征层,表示输入
进来的图片的特征。
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(2)
图5-3CRNN网络结构图
CRNN是一种网络架构,由卷积层、循环层和转录层三部分组成,如图所示。
其底层结构包括以下三个步骤:1卷积层用于提取输入图像的特征序列;2循环
层用于预测特征序列的每一帧的标签分布;3转录层将循环层每帧的预测结果转
化为标签序列。因此,CRNN的底部包含卷积层,用于自动提取特征序列;循环
层用于预测卷积层输出的特征序列的每一帧;顶部的转录层将循环层的每帧预
测转换为标签序列。虽然CRNN由不同类型的网络架构组成,如CNN和RNN,但
利用损失函数联合训练可以提高整体性能。
5.1.2创建模型
(1)Darknet53网络结构代码编程实现:
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残差结构采用了1x1卷积进行通道数下降,并使用3x3卷积提取特征并实
现通道数上升。
DarkNet主干部分(展示部分)
由结构图每一个ResidualBlock块堆叠的个数是[1,2,8,8,4]
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由layer3、layer4、layer5得出三次最终特征提取的结果
图5-4三次特征提取结果
YoloBody结构代码实现:
从Darknet53主干特征提取网络提取特征来获取达到Yolo模型预测结果。
Yolo主体部分
得出结构图红框的三个输出特征层。
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通道上的维度发生的变化即1x1卷积和3x1x1卷积变化。
make_last_layers里面一共有七个卷积,前五个是用于提取图像特征的卷
积层。后两个是针对这些特征进行处理以获得YOLO网络预测结果的层。
测试打印三个红框的形状
结果互相对应:
图5-5三个特征层输出大小与红框对应
(2)CRNN网络模型代码的实现如下:
CRNN本体部分代码
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Init输入的维度是(1,32,w)w宽度不需要限制。建立CNN模块,搭建
两层LSTM神经网络。
CNN建立的模块:
车牌号的序列信息进行特征提取后要识别信息在后接一个LSTM就可以
达到信息的预测了。双向LSTM网络层:
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CNN卷积:
Forward函数部分,得到传入图片的卷积特征,B,512,1,*特征大小
BatchSize,512个通道,1指一行字符,*为宽度不确定。图像宽度传入LSTM,
通道数为特征。得到序列长度*BatchSize*预测类别
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测试运行后得出:
图5-6CRNN网络模型测试结果
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5.2模型编译
5.2.1优化器设置
Yolo模型优化器:
训练时需要调整的优化器设置。
需要用到的optimizer_type优化器种类为sgd,优化器内部使用momentum
参数,weitght_decay权值衰减参数为5e-4防止过拟合。
根据优化器种类选择优化器
图5-7YOLO模型优化器
CRNN模型优化器:
CRNN用的优化器简单。
Optimizer优化器放入Adam与训练学习率lr
Yolo模型计算损失函数时设置好的optimizer、lr与epoch
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学习率函数lr_scheduler_func代码为:
CRNN模型采用CTCloss函数
5.2.2损失函数设置
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在本项目中主要以Yolo的损失函数为主,Yolo的损失函数的构成有
loss_loc位置损失,表示标注锚框的位置准确性,loss_cls分类损失,表示框
内对应的目标内容的分类(在本项目中只有车牌一类),loss_conf置信度损失,
表示框内是否包含目标物体。
损失函数的主体,init里有anchors锚框,num_classes类别数,
input_shape输入图片大小,cuda显存设置,anchors_maskd九个先验框:
Forward函数部分:
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先验框的位置调整参数与宽高调整参数:
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置信度参数:
种类置信度参数
获取网络应有的结果y_true,noobj_mask,box_loss_scale:
进行结果解码是否预测与真实高度重合。重合度过大为较为正确的特征的
则忽略。Xyhw偏移量,taegets真实值标号,scaled_anchors锚框缩放的宽高,
in_h,in_w特征层大小与noobj_mask不包含物体掩码。
图5-8选择最佳效果
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取得目标函数get_target的部分:
主要内容是找到真实框是使用哪些标号的先验框来调整。
首先计算图片数量,选取不包含物体的先验框
get_target主体计算过程:
对于每一张图片在BatchSize如果没有真实框便跳过。有真实框则:
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get_target方法得出真实框是用具体哪个先验框调整的,用于上面结果解
码。
Get_ignore忽略方法的部分:
该方法的主要内容是找到预测的效果好但不是最佳来忽略,省去计算位置
损失。
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5.3模型训练与调优
5.3.1模型训练设置
Yolo模型训练:
训练的要求:1、数据集满足VOC格式,内容有输入图片与标签(4数据集
处理中已满足)2.判断是否收敛需要损失函数3.每次训练的世代epoch包含若
干个步长step,每个训练步长step进行一次梯度下降。
训练中需要注意的设置的参数与代码调整:
Classes_path指向model_data下的txt,与训练的数据集相关
anchors_path先验框对应的文件txt与anchors_mask找到对应的先验框
对于不同数据集由于特征是通用的,因此可以使用通用的预训练权重。其
中最重要的是主干特征提取网络的权重部分,它们用于提取特征。预训练权重
文件可以从网上下载。
输入形状大小一般416x416
加载主干网络的预训练权重
冻结阶段的训练参数
Init_Epoch模型当前开始的训练世代从0开始
Freeze_Epoch冻结训练根据所需时间自行调整
Freeze_batch_size根据显存自行调整
解冻阶段的训练参数依上调整
10个epoch保存一次权值
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在训练时10个epoch对验证集进行评估
训练集与验证集的图片标签路径
获取类别路径与锚框路径
开始创建yolo模型
根据预训练权重key与模型key进行加载
获取并记录loss损失函数
读取数据集对应的txt
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建议步长与总训练步长
开始模型训练
训练迭代步长为0或验证迭代步长为0则数据集过小无法训练
训练gen与gen_val的数据加载,最后解冻训练
图5-9Yolo模型训练
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CRNN模型训练:
OCR部分的CRNN模型训练的配置
训练时的准备:
加载CRNN模型
载入预训练模型
读入参数
训练步骤的过程:
net调整训练模式,data用于图片、目标、目标长度的遍历,optimizer用
于清理梯度,criterion是CTCloss要求的输入及batch_size参数等等
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图5-10CRNN模型训练
5.3.2学习率调优
Yolo模型在开始训练前的学习率调整:
模型最大学习率1e-2与最小学习率为最大学习率的0.01
使用到的学习率下降方式为cos
根据以上batch_size的值(Freeze_batch_size)自行调整学习率
学习率下降的公式获取
5.3.3batch_size设置
yolo模型batch_size的设置跟电脑的显存大小有关,由于本人机能限制的
显存大小与batch_size受BatchNorm层影响最小为2,本项目设为4.
Freeze_batch_size为Unfreeze_batch_size的2倍,Freeze_batch_size
会影响到学习率的自行调整
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5.4模型部署
5.4.1系统前端设计
本车牌识别系统有多种预测测试的模式:predict单张图片预测,video视
频预测、fps帧数测试、dir_predict遍历多张图片预测、heatmap预测结果热
力图可视化等。
实现本系统是predict.py文件,通过mode修改可以多种预测。
首先初始化Yolo模型。
在本项目中主要任务是以检测图片为主,测试最基础简单的识别系统是否
完善,即模式为predict。
crop指的是是否单张图片预测后截取目标,count指是否对目标计数
当模
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