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基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测

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车辆检测+计数+车牌检测与车牌识别

一个小时内不能上传超过20个文件,慢慢更新中...

介绍

基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测

基于win10系统,实用anaconda配置python环境,在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑,

软件架构

软件架构

安装教程

保姆级环境配置:

[简洁版环境配置:]

编辑器我选择的是vscode,用anaconda创建虚拟python环境可以很好的分离项目,独立起来,方便。

  • pytorch安装:
  • 官网推荐的安装代码如下,我使用的是Cuda10的版本:
-  CUDA 10.0
- pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

-  CUDA 9.2
- pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

-  CPU only
- pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下载完成后找到安装路径: 输入图片说明 在cmd定位过来后利用文件全名进行安装即可 输入图片说明

安装有问题可以跳转到保姆级教程:保姆级环境配置:

使用说明

  1. 运行detect.py:实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测,卡车计数,和车牌检测与识别
  2. 在/inference/output 路径下可看到输出情况 实操情况

结果展示

输入图片说明 输入图片说明 输入图片说明 输入图片说明 输入图片说明 输入图片说明

欢迎交流

加了我QQ的就请不要加微信了,避免联系人冗余。 Wechat_id:wechatmaster007 在读中科院攻读nlp方向小硕一枚。

小鸡汤:

很多坑要自己去踩才能成长的,动不动就把问题抛给我,我除了又成长了一遍,你们还得到了什么。 你们碰到99%的问题,通过搜索引擎都是能解决的。 要善于自己动手,发现问题不是啥本事,发现问题并解决问题才是本事。 我的代码已经写得很清楚了,在框架方向基本无误的情况下,是可以通过debug调通代码的。

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基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测

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