Pytorch_Retina_License_Plate

利用RetinaFace进行迁移学习实现的车牌检测、车牌四角定位、车牌矫正对齐程序。 当Retinaface使用mobilenet0.25作为骨干网时，模型大小仅为1.8M 我们还提供resnet50作为骨干网以获得更好的结果。 RetinaFace的官方代码可以在这里找到。

内容

• 环境说明
• 安装
• 数据
• 训练
• TODO
• 参考文献

环境说明

• python=3.7
• pytorch=1.2.0
• torchvision=0.4.0
• cudatoolkit=10.0
• cudnn=7.6.4

安装

• 克隆并安装 git clone https://github.com/gm19900510/Pytorch_Retina_License_Plate.git

数据

地址

https://github.com/detectRecog/CCPD

数据容量

CCPD	数量/k	描述
Base	200	正常车牌
FN	20	距离摄像头相当的远或者相当近
DB	20	光线暗或者比较亮
Rotate	10	水平倾斜20-25°，垂直倾斜-10-10°
Tilt	10	水平倾斜15-45°，垂直倾斜15-45°
Weather	10	在雨天，雪天，或者雾天
Blur	5	由于相机抖动造成的模糊
Challenge	10	其他的比较有挑战性的车牌
NP	5	没有车牌的新车

注释说明

注释嵌入在文件名中。 样本图像名称为“ 025-95_113-154＆383_386＆473-386＆473_177＆454_154＆383_363＆402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg”。每个名称可以分为七个字段。这些字段解释如下。

• 面积：牌照面积与整个图片区域的面积比。

• 倾斜度：水平倾斜程度和垂直倾斜度。

• 边界框坐标：左上和右下顶点的坐标。

• 四个顶点位置：整个图像中LP的四个顶点的精确（x，y）坐标。这些坐标从右下角->左下角->左上角->右上角

车牌号：CCPD中的每个图像只有一个LP。每个LP号码由一个汉字，一个字母和五个字母或数字组成。有效的中文车牌由七个字符组成：省（1个字符），字母（1个字符），字母+数字（5个字符）。0_0_22_27_27_33_16”是每个字符的索引。这三个数组定义如下。每个数组的最后一个字符是字母O，而不是数字0。我们将O用作“无字符”的符号，因为中文车牌字符中没有O。

provinces = ["皖", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "京", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤", "桂", "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新", "警", "学", "O"]
alphabets = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W',
             'X', 'Y', 'Z', 'O']
ads = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X',
       'Y', 'Z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'O']

模型训练

• 数据预处理

  cd Pytorch_Retina_License_Plate/prepare_data python reformat_CCPD.py python dataset_provider.py

  注意修改执行文件中的数据集地址

• 训练

  培训之前，您可以在中检查网络配置（例如batch_size，min_sizes和步骤等。）data/config.py and train.py。

  CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0,1,2,3 python train.py --network resnet50或 CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 python train.py --network mobile0.25

测试

python detect.py -m ./weights/mobilenet0.25_epoch_19_ccpd.pth -image test_images/0.jpg

效果更好的预训练模型在后期陆续提供

TODO

• 评估

参考文献

• Retinaface (mxnet)
• Pytorch_Retinaface

@inproceedings{deng2019retinaface, title={RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild}, author={Deng, Jiankang and Guo, Jia and Yuxiang, Zhou and Jinke Yu and Irene Kotsia and Zafeiriou, Stefanos}, booktitle={arxiv}, year={2019}