基于 Darknet yolov3-tiny进行车牌识别

# License-plate-recognition 使用 "Darknet yolov3-tiny" 训练检测模型 *1*. 下载[data.zip](https://pan.baidu.com/s/1_Wgy_3mBgNREXXn7HRfAHw),提取码: j7c2. *2*. 将data.zip解压到darknet.exe所在目录下. *3*. 进入data/voc目录下运行voc_label.bat重新生成2019_train.txt, 2019_val.txt. *4*. 修改cfg/yolov3-tiny.cfg [net] batch=64 subdivisions=4 // 这里根据自己内存大小修改(我11G显存设置2时,中途会out of memory. 所以设置4, 训练时显存占用约6G) angle=5 // 增加旋转角度产生样本 max_batches = 220000 //最大迭代次数 steps=70000,200000 //调整学习率变化点 ... filters=225 //[yolo]前一个filters=(classes类别数+ coords坐标数 +1) * mask个数 [yolo] anchors = 12,27, 17,45, 23,61, 37,58, 198,140, 344,319 classes=70 ignore_thresh = .7 ... 其他参数说明可参考: [https://blog.csdn.net/weixin_42731241/article/details/81474920](https://blog.csdn.net/weixin_42731241/article/details/81474920) *5*. 执行 darknet.exe detector train data/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg *6*. 训练过程(以其中一次过程为例) 训练过程也一直在调参数. 所以中断了几次.主要调节anchors 和 ignore_thresh A. iter_0-34900 第一个 anchors=12,27, 15,34, 17,45, 23,61, 30,84, 198,140 第二个 anchors=10,14, 23,27, 37,58, 81,82, 135,169, 344,319 ignore_thresh=.8 B. iter_34900-42700 两个 anchors=10,14, 23,27, 37,58, 81,82, 135,169, 344,319 C. iter_42700-65000 ignore_thresh=.7 D. iter_65000-74700 ignore_thresh=0.05 E. iter_74700- ignore_thresh=.7 F. 最终因为loss趋于平缓, 选择了结束训练. 当然还可以再降低learning_rate继续训练, 我这里没继续了.  *7*. 测试了Test目录下的73张图片, 最终识别对了70张, 识别率约95.89%.[weights](https://pan.baidu.com/s/16sP0QZ9UmrB2A6v8TI_v4Q), 提取码:rlh7  **[总结]** 1. 此方法对输入图片存在一定要求, 车牌区域在图片上较小时, 字符可能检测不出或漏检. 所以测试时为输入改为608是提升字符检出率,不过识别时间约增加一倍. *更好的解决方法是不改变输入尺寸, 将车牌区域检测和字符检测分开两个模型, 先检测车牌区域, 将车牌区域(范围可稍微扩张一些)再进行字符检测*. 2. 训练数据里面倾斜样本和模糊样本少了一些, 对角度大且车牌区域小的图片字符检测效果不太好.  3. 想起来再写.