YOLOv4用于车牌号检测的压缩包。

简介：
以下四个Python文件需要独立执行。首先，运行`annotation.py`文件，该文件将CCPD数据集进行分割，并生成存储路径的文本文件，将其保存在`model_data`文件夹中。随后，运行`k_means_calculate.py`文件，用于计算生成的锚点数值，并将这些数值存储到`model_data`文件夹中。接着，运行`train.py`文件，该文件将加载原始权重，对YOLOv4模型进行训练，并将每轮训练的成果存储到名为`Logs`的文件夹中。最后，运行`yolo_predict.py`文件，它将加载经过训练的YOLOv4权重模型，对测试集数据进行检测操作，并将检测结果存放在名为`demo`的文件夹中。算法性能评估：----------------------------------------------------------------------YOLOv4在每张图片上进行检测所花费的时间为323.8毫秒；其精度表现优异。通过大约40个epoch的训练后，验证集的损失值（val loss）降低至0.3附近左右，整体效果令人非常满意。在训练过程中实施随机数据增强策略至关重要，它能够显著提升模型的性能水平，从而进一步降低验证集的损失值。