NVIDIA中文车牌识别系列-2：使用TLT训练车牌识别LPD模型

Jambo Chen

于 2021-07-01 22:46:37 发布

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文章标签： tlt

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenjambo/article/details/118399891

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本文详细介绍了如何使用NVIDIA Transfer Learning Toolkit (TLT) 对预先训练的LPD（License Plate Detection）模型进行微调，涉及资料集下载、训练过程、模型导出和评估，以提升车辆车牌识别的准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

预先准备

在开始建立和部署 TLT 中高准确率的车辆训练模型时，需要以下资源：

NGC 账号
DeepStream SDK

我们将使用 TLT 进行训练

pip3 install nvidia-pyindex
pip3 install nvidia-tlt

创建 ~/.tlt_mounts.json 文件，并加入以下内容：

{
    "Mounts": [
        {
            "source": "/home/<username>/tlt-experiments",
            "destination": "/workspace/tlt-experiments"
        },
        {
            "source": "/home/<username>/openalpr",
            "destination": "/workspace/openalpr"
        }

    ]
}

将本机电脑上的路径 /home/<username>/tlt-experiments，装载为Docker内的路径 /workspace/tlt-experiments。另外，将本机电脑上的路径 /home/<usernam