LPRNet训练教程及解决报错

1、下载LPRNet代码

链接在github上,

由于数据集名称有中文,因此在训练时会报错:

AttributeError:'NoneType' object has no attribute 'shape'

 解决办法如下:修改data文件下的load_data文件(如下图)

随后程序正常跑,但是到保存模型时又报错:

解决办法是在train_LPRNet.py文件最下边加一行代码:

 接着重新跑程序就ok了,结果如下。

要使用LPRNet训练自己的数据集,可以按照以下步骤进行操作: 1. 数据准备:准备包含车牌图像和对应标签的数据集。确保数据集中的车牌图像清晰可见,并且标签与图像匹配。 2. 数据预处理:对数据集进行预处理,包括调整图像大小、灰度化、增强对比度等。确保所有图像具有相同的尺寸和灰度级。 3. 划分训练集和测试集:将数据集划分为训练集和测试集。一般情况下,训练集用于训练模型,而测试集用于评估模型的性能。 4. 标签编码:将车牌标签转换为模型可识别的编码形式。可以使用字符级编码或者数字编码,具体选择取决于你的需求。 5. 模型配置:根据自己的数据集和需求,配置LPRNet模型的参数。可以调整网络结构、学习率、迭代次数等超参数。 6. 模型训练:使用准备好的训练集进行模型训练。通过迭代优化模型参数,使模型能够准确地识别车牌。 7. 模型评估:使用测试集评估训练好的模型的性能。计算识别准确率、召回率、F1值等指标,以衡量模型的效果。 8. 模型调优:根据评估结果,对模型进行调优。可以尝试调整模型架构、增加数据量、调整超参数等方式来提升模型性能。 9. 模型应用:将训练好的模型应用于实际场景中,进行车牌识别任务。 需要注意的是,LPRNet是一个基于深度学习的车牌识别模型,训练自己的数据集需要大量的标注工作和计算资源。同时,为了获得更好的性能,可以考虑使用预训练模型或者进行迁移学习。
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