自动车牌识别
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案例介绍
提出了使用U-net和CRNN结合的方法来进一步改善车牌的检测定位和字符识别的准确度，极大减少了训练集的样本数量，提升了模型生成速度。
我们将最后的检测和识别模型在公开的数据集CCPD上进行了评估，整体准确率比CCPD中提出的方法高了2.7%。
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提出了使用U-net和CRNN结合的方法来进一步改善车牌的检测定位和字符识别的准确度，极大减少了训练集的样本数量，提升了模型生成速度。
我们将最后的检测和识别模型在公开的数据集CCPD上进行了评估，整体准确率比CCPD中提出的方法高了2.7%。
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