TensorFlow_LPRnet: 轻量级LPRnet在TensorFlow中的实现，适用于车牌识别
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简介：
TensorFlow_LPRNet是一款基于TensorFlow框架开发的轻量化车牌识别模型。该网络架构简洁高效，专为实时车牌检测与字符识别设计，在保持高精度的同时大幅减少计算资源消耗。
张量流LPRnet是用于车牌识别的轻型深度网络的一种实现方式。该网络采用多尺度CNN来处理可变长度字符，并使用CTC进行训练而无需RNN层。
要生成验证图像，可以运行以下命令：
```
python gen_plates.py -s .\valid -n 200
```
对于模型的训练，有两种方法：一是直接用Python脚本`main.py`中的数据集进行训练：
```
python main.py -m train
```
二是使用在运行时生成的数据集进行训练：
```
python main.py -m train -r
```
在整个过程中，每达到SAVE_STEPS步骤就会保存模型检查点，并且每个VALIDATE_EPOCHS时期都会执行验证。
对于测试阶段，则需要先生成一些测试图像：
```
python gen_plates.py -s .\test -n 200
```
然后从先前的训练中恢复一个特定的检查点进行测试，例如：
```
python main.py -m test -c [checkpioint]
```
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