车牌识别训练脚本：HyperLPR训练工具
HyperLPR训练工具是一个开源项目，用于训练车牌识别模型。该项目主要使用Python编程语言，依赖于Keras、TensorFlow、OpenCV、h5py、numpy等库。
项目基础介绍
HyperLPR是一个端到端车牌识别模型，该工具脚本旨在帮助用户训练自定义的车牌识别模型。它提供了从准备数据集到训练模型再到导出模型的一系列功能。用户可以通过命令行参数配置训练过程，包括数据集路径、批次大小、训练周期、验证数据等。
核心功能
- 数据集准备：支持用户自定义的数据集格式，图片和标签分开存放，标签文件采用UTF-8编码。
- 模型训练：使用Keras框架进行模型训练，支持自定义批次大小、训练周期等参数。
- 模型验证：在验证数据集上评估模型性能，确保模型具有良好的泛化能力。
- 模型导出：训练完成后，可以将模型导出为H5文件，便于部署和使用。
最近更新的功能
由于该项目的维护者不再从事相关工作，目前没有最新的更新。然而，根据最后一次更新，以下是一些核心功能：
- 命令行界面：提供了详细的命令行参数，便于用户快速开始训练。
- 训练过程可视化：通过TensorBoard支持日志记录，可以可视化训练过程。
- 预训练权重：支持加载预训练的权重文件，加速训练过程。
- 检查点保存：在训练过程中，定期保存检查点，防止训练中断。
请注意，项目可能不再维护，因此在使用时可能需要自行解决遇到的问题。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
