Yolo | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![Yolo](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
2020年12月9日—如果直接把一張車輛照片給OCR做文字辨識,因為必須把整張照片掃過一遍去做辨識,那肯定速度奇慢且效果不佳。所以最佳的方式是先用物件偵測把車牌找 ...
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這邊使用的是 Yolov4 作為物件偵測的機器學習套件,把準備好的圖片放入資料夾中,並且以 80/20 比例分成 訓練集(train)與驗證集(valid),就可以開始使用 Yolo 來訓練。首先修改一下 data/car_plate.yaml,指定好圖片放置位置路徑,並將類別數量(nc) 改成 nc:1 以及名稱改成 name: [‘plate’] (只有車牌一種分類)即可開始訓練。
這邊看一下不同模型大小(4S vs. 4L)訓練100 epochs的結果:
上面的分類損失都是0是因為只有一個種類(車牌)而已。這邊的訓練是採取從零開始(From-Scratch),主要是自己想看一下這種小邊界框圖片集的訓練效果。整體看起來除了早期的不穩定以外,4L 大模型的結果只有比 4S 好上一點點,應該是...
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