使用 LPRNet 進行車牌辨識。

[操作步驟及說明]

1. 1_train.ipynb

執行訓練。

設定 parameters 參數:

• learning_rate : 學習率

• train_img_dirs : 訓練影像的資料夾

• test_img_dirs : 測試影像的資料夾

• train_batch_size : 訓練的批次大小

• test_batch_size : 測試的批次大小

• save_interval : 儲存的間隔

• max_epoch : 最大的訓練 epoch 次數

• save_folder : 模型儲存的資料夾路徑

• pretrained_model : 預訓練模型的檔案路徑

設定完成後，即可執行。

2. 2_inference.ipynb

執行推論。

設定 parameters 參數:

• test_img : 測試的影像檔案路徑

• pretrained_model : 預訓練模型的檔案路徑

設定完成後，即可執行。

執行後，可以得到推論的結果。

3. 3_inference_folder.ipynb

對資料夾檔案執行推論。

設定 parameters 參數:

• test_img_dirs : 測試的影像資料夾路徑

• pretrained_model : 預訓練模型的檔案路徑

設定完成後，即可執行。

執行後，可以得到推論的結果。

這個 SDK 內建於 AppForAI 人工智慧開發工具。

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