作者fsvy (...無言...)
看板DataScience
標題Re: [問題] 全捲積網路(FCN) 在YOLOV2上訓練的問題
時間Tue Jul 9 17:51:58 2019
謝謝各位熱心的版友，版友們保貴的意見，讓我順利的教會yolo v2、v3，
如何辨識出車牌。
目前，我手邊使用Openalpr，用來在console底下，
針對picture或是video中每個frame，逐一解析出車牌「號碼」。
是否有版友們知道：如何將yolo v3和openalpr，一起結合。
使得一支video中，能同時「認得車牌」，也能同時「解析出車牌『號碼』」。
類似這樣的結果：
https://www.youtube.com/watch?v=I6gIB7pfzwg
或是
https://www.youtube.com/watch?v=DCh9RTM7fqU
再次謝謝熱心的版友。
在這邊要特別跟jasonwu23說謝謝，感謝他熱心的指導！
※ 引述《fsvy (...無言...)》之銘言：
: 借著這篇，想向版友們請益：
: 我弄了一個星期的yolov2，試著教會machine辮識車牌。
: 然而，得到的weights檔，跑出的結果，框了整個銀幕(即：亂框)。
: 我遇到的問題，和這個描述非常相近：
: http://keep.01ue.com/?pi=960547&_a=crawl&_c=index&_m=p
: 想請問懂這部份的版友們，是否能提供意見呢？
: 另外，是否有已經養好的辨識車牌的weights檔、cfg檔能提供，我想試試？(不妥會自刪)
: 若是有不方便在版上提的事宜，歡迎站內信給我。
: 謝謝各位熱心的版友。
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1F：→ jackwang01: 就是很單純的先擷取出車牌，再把車牌影像餵進去就好了 07/09 18:33
2F：→ jackwang01: 另外 openalpr 的效果我覺得不怎麼樣 07/09 18:34
3F：→ guestttttt: 訓練yolo model，辨認0~9和A~Z和車牌共37類物體 07/09 20:25
4F：→ guestttttt: 就不需要別的工具了 07/09 20:25
5F：→ fsvy: 請教jack大，如果openalpr不怎麼樣，有推薦其它的OCR嗎？ 07/10 17:52
6F：推 jackwang01: 用yolo啊，蠻多論文都這樣做的 07/10 18:18
7F：→ fsvy: yolo是detection，不是recognition噢！yolo只能認車牌(物件) 07/11 11:19
8F：→ fsvy: 無法解析出圖中的文字，圖中的文字要靠OCR解析。 07/11 11:19
9F：推 jackwang01: 直接用detection 做OCR啊XD 07/11 12:27
10F：→ jackwang01: 也就24個英文(扣掉i跟o)加十個數字而已 07/11 12:28
11F：→ guestttttt: 把字母A當成一種物件，B是一種物件，CDE...依此類推 07/11 21:02
12F：推 sxy67230: 建議還是crop出車牌後，可以用crnn或是attention base 07/11 22:58
13F：→ sxy67230: 的model加上CTC，這樣比較好學習到序列的問題 07/11 22:58
14F：推 johnpisces2: 建議不要直接暴力 yolo recognition.... 07/12 21:44
15F：推 guestttttt: 請問sxy大，可是車牌號碼字母是隨機的，不像英文 07/13 19:33
16F：→ guestttttt: 單字的字母有特定順序。這樣crnn能學到車牌的序列嗎? 07/13 19:35
17F：→ jackwang01: 可以 而且效果還蠻好的 07/13 19:48
18F：→ jackwang01: 不過目前做起來跟用detection 效果差不多 07/13 19:49
19F：推 sxy67230: CRNN考慮的是圖像的序列，不是英文字母之間的序列，可以 07/14 00:42
20F：→ sxy67230: 想像就是在做圖像版的語音辨識，所以會有序列長度不一致 07/14 00:42
21F：→ sxy67230: 的問題，所以才要加上CTC 07/14 00:42
22F：推 sxy67230: 另外也可以用attention based的model，可以找一下論文， 07/14 01:17
23F：→ sxy67230: 他有引入一個spatial attention的方法，做街牌識別，效 07/14 01:17
24F：→ sxy67230: 果比原始crnn還好一些。另外還有一些很新的從檢測到識別 07/14 01:17
25F：→ sxy67230: 完全端對端架構的架構，把detection跟recognition 的卷 07/14 01:17
26F：→ sxy67230: 積共享，至於成效可以去找相關paper。 07/14 01:17
27F：推 guestttttt: 謝謝jack大和sxy大的回覆，我再研究研究 07/14 19:47