yolov3（四：算法详解及其应用）

1.概要：初探

1、输入：视觉的数据

2、输出：车辆车牌识别

 

 2.1 yolov3图片识别结果

2.2 yolov3朴素的问题求解思路如右图

2.3 yolov3 网络架构

2.4  yolov3算法Tensor变化过程

3. yolov3解析

 

 

 

 

 

 4. 基于yolov3的车牌识别基于yolov3的车牌识别基于yolov3的车牌识别基于yolov3的车牌识别

 

 

 

 

 

idea:

问题定位：算法鲁棒性不够。

问题1：图像畸变下的旋转问题，增加FPN网络深度，尝试增加算法对旋转的适应性。

在实际的车牌识别过程中可以先使用yolov3做车牌定位/车牌检测，在定位的基础上去做GAN网络的图像增强，然后使用pytesseract实现OCR的识别，从而获取更精确的识别结果。

 

模型输入输出：