Advertisement

使用PyTorch深度学习框架的YOLOv5和LPRNet车牌检测项目源码、权重文件、模型数据及文档

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用PyTorch框架，整合了YOLOv5与LPRNet算法进行高效车牌检测。提供详尽源代码、预训练权重及数据集文档，助力快速上手与深度定制研究。 在基于Windows 10系统的环境下使用Anaconda配置Python环境，并通过Anaconda下载Visual Studio Code进行项目编辑。利用PyTorch深度学习框架以及开源模型YOLOv4实现模板检测，同时采用YOLOv5与LPRNet完成车牌识别任务。 具体操作步骤如下： 1. 运行detect.py脚本：此脚本能对指定路径（/inference/images）下的图片和视频进行目标检测、卡车计数及车牌的检测与识别。 2. 输出结果会在/inference/output 路径下生成，便于查看处理后的数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用PyTorch深度学习框架的YOLOv5和LPRNet车牌检测项目源码、权重文件、模型数据及文档
    优质
    本项目采用PyTorch框架，整合了YOLOv5与LPRNet算法进行高效车牌检测。提供详尽源代码、预训练权重及数据集文档，助力快速上手与深度定制研究。 在基于Windows 10系统的环境下使用Anaconda配置Python环境，并通过Anaconda下载Visual Studio Code进行项目编辑。利用PyTorch深度学习框架以及开源模型YOLOv4实现模板检测，同时采用YOLOv5与LPRNet完成车牌识别任务。 具体操作步骤如下： 1. 运行detect.py脚本：此脚本能对指定路径（/inference/images）下的图片和视频进行目标检测、卡车计数及车牌的检测与识别。 2. 输出结果会在/inference/output 路径下生成，便于查看处理后的数据。
     
  • 基于PyTorch的深度学习框架，使用Yolov4和Yolov5进行模板及车牌检测，并结合LPRNet进行车牌识别的开源模型.rar
    优质
    这是一个集成了YOLOv4、YOLOv5目标检测算法与LPRNet车牌识别技术的PyTorch深度学习框架，适用于复杂环境下的车辆模板和车牌自动检测与识别。 基于PyTorch深度学习框架，使用开源模型YOLOv4实现模板检测，并采用YOLOv5进行车牌检测以及LPRNet进行车牌识别功能的代码包。
     
  • 基于深度学习的Yolov5模型训练与参数应用（.pt权重文件）
    优质
    本研究采用深度学习技术，详细探讨了Yolov5目标检测模型的训练过程，并分析了.pt格式权重文件在优化模型性能中的作用。 这是一个包含多个YOLOv5模型权重文件的集合，专为深度学习中的YOLOv5模型训练与使用而准备。这些权重文件是2021年10月7日发布的v6.0版本，涵盖了多种不同配置和大小的YOLOv5模型。 具体文件包括： - yolov5l.pt：89.2 MB - YOLOv5大模型权重 - yolov5l6.pt：147 MB - YOLOv5大模型（六层）权重 - yolov5m.pt：40.7 MB - YOLOv5中型模型权重 - yolov5m6.pt：68.7 MB - YOLOv5中型模型（六层）权重 - yolov5m_Objects365.pt：43 MB - 针对Objects365数据集的YOLOv5中型模型权重 - yolov5n.pt：3.77 MB - YOLOv5小型模型权重 - yolov5n6.pt：6.56 MB - YOLOv5小型模型（六层）权重 - yolov5s.pt：14 MB - YOLOv5超小型模型权重 - yolov5s6.pt：24.5 MB - YOLOv5超小型模型（六层）权重 - yolov5x.pt：166 MB - YOLOv5超大型模型权重 以上是关于YOLOv5不同版本的详细描述。
     
  • 基于Yolov5和LPRNet的车牌检测方法
    优质
    本研究结合了YOLOv5与LPRNet模型，提出了一种高效的车牌检测方法，旨在提升车辆牌照识别的速度及准确性。 基于YOLOv5和LPRNet的车牌检测与识别系统是一个高效、准确且具有强鲁棒性的解决方案，适用于智能交通系统的各种需求。该系统能够实时处理监控视频或图像数据，自动定位并读取车牌号码，为交通管理提供可靠的数据支持。 项目简介： 本项目采用深度学习技术，结合了YOLOv5目标检测算法和LPRNet车牌识别算法，旨在开发一个高效、准确的车牌检测与识别系统。该系统能够适应不同光线条件、角度变化及多种车牌颜色等复杂环境因素的影响，并具有较强的鲁棒性，适用于交通监控、停车场管理以及车辆身份验证等多种应用场景。 技术实现： 使用YOLOv5进行车牌位置的检测。这是一个先进的目标检测模型，适用于图像分割和分类任务。 通过LPRNet来识别车牌号码。这是一种专门设计用于从图像中提取并读取字符序列（包括数字）的深度学习模型，能够准确地从复杂背景中分离出清晰可辨识的车牌信息。 系统特点： 高效性：该系统可以快速处理大量数据输入，并实现迅速而精确的目标定位与识别。 准确性：经过大量的训练样本优化后，系统能够在各种图像资料里精准识别并提取所需的车牌区域及字符序列。 鲁棒性：无论是在光线变化、污损或角度倾斜等恶劣条件下，都能保持稳定的性能表现。
     
  • 基于Python深度学习的车牌检测与识别系统源代码（附带项目说明及模型文件）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python和深度学习技术实现的车牌检测与识别系统的完整源代码、项目文档以及训练好的模型。适合用于研究、教学或实际应用开发中，助力快速上手并深入理解相关算法原理和技术细节。 基于Python深度学习的车牌检测识别系统源码包含项目说明与模型文件。该系统使用PyTorch框架进行开发，主要功能包括车牌检测、矩形框绘制及4个角点定位等。主程序为detect_rec_img.py，在运行前需确保机器已安装pytorch相关模块。 此方案支持多种改进路径：例如将识别部分替换为CRNN网络或传统图像处理技术；亦可采用UNet语义分割模型进行车牌区域的精确定位，随后通过二值化及连通域分析获取矩形框和角点信息。值得注意的是，在整个流程中，准确检测并矫正车牌位置至关重要，否则后续识别阶段将因输入图片倾斜而产生错误。 项目代码已经过严格的功能测试与验证，确保稳定运行无误。该资源主要面向计算机相关专业的在校生、教师及企业员工等群体，并适用于作为课程设计、毕业论文或初期项目展示等多种用途。同时鼓励用户根据自身需求对该系统进行二次开发和创新应用，在使用过程中如遇到任何问题或有改进建议，欢迎及时沟通反馈。 希望各位能在探索与实践中收获乐趣并激发更多灵感！
     
  • 基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及配套资源（含数据集、训练模型和项目文档）.zip
    优质
    本资源提供基于深度学习CNN技术的Python代码，用于识别遥感图像中的滑坡现象。采用PyTorch框架，并包含所需的数据集、预训练模型以及详细的项目文档。 基于深度学习CNN网络及Pytorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目包括源码、数据集、训练好的模型以及详细的项目说明文档。该项目使用ResNet预训练权重进行初始化，用户需要将该文件放置在model_data文件夹下。 landslide_train.txt 文件每行记录了图片相对路径及其标注框坐标和类别（本例中滑坡的唯一类别用0表示）。 通过运行train.py脚本来启动模型训练。每次迭代生成的新权重会被自动保存到logs文件夹内，这些就是训练过程中产生的模型。理论上来说，经过更多次迭代后得到的模型性能会更优。 在开始训练前，请确保将数据集中的所有图片复制至项目目录下的LandSlide_Detection_Faster-RCNN/LandSlideDataSet/images 文件夹，并且预训练权重文件已放置到model_data文件夹内。
     
  • 基于深度学习的骨龄检测系统（利用PyTorch、Pyside6及YOLOv5模型）
    优质
    本项目构建了一个基于深度学习技术的骨龄检测系统，采用PyTorch框架和YOLOv5模型进行图像识别，并运用Pyside6开发用户界面，旨在提供高效精准的临床辅助诊断工具。 基于深度学习的骨龄检测识别系统采用PyTorch、Pyside6以及YOLOv5模型构建。
     
  • YOLOv5车牌及人脸检测与识别的权重和标注数据集
    优质
    简介：本项目提供YOLOv5模型针对车牌及人脸识别的定制化权重文件及大量标注数据集，旨在优化物体检测精度与效率。 YOLOv5可以用于车牌和人脸识别任务，并提供训练好的检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据，其中map值可达90%以上。该模型能够准确地识别出车牌的位置及司机脸部区域，并判断是否佩戴口罩，但无法识读具体的车牌号码。 附带的数据集包含一万张图片，用于进行车牌和人脸的联合检测任务。标签格式为txt和xml两种类型，分别保存在不同的文件夹中。 数据集参考内容可在相关博客文章中找到（注意：原文中的具体链接已被移除）。模型采用pytorch框架编写，并使用python语言实现。
     
  • 基于PyTorch的深度学习车道线检测模型
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的深度学习算法，专门用于车辆车道线的精准检测。该模型在大规模道路数据集上进行训练，表现出卓越的性能和鲁棒性。 基于PyTorch的深度学习车道线检测模型包含多个Python文件及一些处理方法，可自行更改以进行学习研究使用。该模型经过测试效果良好，具有较高的检测精度。具体使用方法已在README文档中详细写明，下载后即可直接使用。
     
  • 基于PyTorch的深度学习车牌检测和识别项目源码（高分大作业项目95分以上）.zip
    优质
    本项目提供了一个使用PyTorch实现的深度学习模型，用于车辆号牌的自动检测与识别。该项目代码结构清晰，能够有效处理图片中的复杂场景，并已达到优秀评分标准（95分以上）。 基于PyTorch的深度学习车牌检测与识别项目源码（95分以上大作业项目）.zip文件提供了高质量的设计方案，代码完整且可直接下载使用，适合用作期末大作业或课程设计。该项目由手写完成，并针对初学者友好，使其能够轻松上手实践。