使用 LPRNet 進行車牌辨識。
[操作步驟及說明]
1. 1_train.ipynb
執行訓練。
設定 parameters 參數:
• learning_rate : 學習率
• train_img_dirs : 訓練影像的資料夾
• test_img_dirs : 測試影像的資料夾
• train_batch_size : 訓練的批次大小
• test_batch_size : 測試的批次大小
• save_interval : 儲存的間隔
• max_epoch : 最大的訓練 epoch 次數
• save_folder : 模型儲存的資料夾路徑
• pretrained_model : 預訓練模型的檔案路徑
設定完成後，即可執行。
2. 2_inference.ipynb
執行推論。
設定 parameters 參數:
• test_img : 測試的影像檔案路徑
• pretrained_model : 預訓練模型的檔案路徑
設定完成後，即可執行。
執行後，可以得到推論的結果。
3. 3_inference_folder.ipynb
對資料夾檔案執行推論。
設定 parameters 參數:
• test_img_dirs : 測試的影像資料夾路徑
• pretrained_model : 預訓練模型的檔案路徑
設定完成後，即可執行。
執行後，可以得到推論的結果。
這個 SDK 內建於 AppForAI 人工智慧開發工具。
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