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颜色+形态学作为第一层的mtcnn车牌定位

上传者: 2019-05-14 20:02:37上传 RAR文件 44.78MB 热度 77次
由于上传大小限制,删除了第三层训练的资源文件。若是想自行训练的,运行net_144_data_imdb.py重新生成第三层资源文件就可以了。若是想直接哪来用的,修改fast_plate_detection_v2.py中的视频地址,然后运行就可以了。
用户评论
码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

认真看了博主的文章,特意找到资源来下载的。不错,待实现、学习一下。感谢博主。

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

可以参考一下下

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

学习了 谢谢分享

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

怎么运行出错呀,out_put=R144net.predict(np.array(in_put))这句话,输入维度不对

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

学习了,多谢分享

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

学习了。。。。

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

很好,很好

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

看得不是很明白 只有一层pnet

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

很好的思路

码姐姐匿名网友 2019-05-14 20:02:37

利用keras高层,tensflow底层来训练车牌定位的程序,内含 正反样例, 默认利用cpu训练,有网络结构定义文件,看起来利用了RESnet ,还没跑,不过作者至少有数据,还是可以下载学习的,谢谢