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ultimateALPR 2

[DoubangoTelecom/ultimateALPR-SDK/github] recognizer Readme.md 해석

이 응용 프로그램은 개발자가 C ++ API 사용 방법을 보여주는 sample 코드로 사용되며 정확도를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 프로그램은 JPEG / PNG / BMP 파일의 경로를 입력으로 받아들입니다. 이는 API를 사용하는 데 추천할 만한 방법이 아닙니다. 카메라에서 직접 데이터를 읽는 것을 추천합니다. 그리고 파일에 저장하거나 RGB로 변환하지 않고 압축되지 않은 YUV 데이터를 SDK에 공급하는 것이 좋습니다. 이 샘플을 빌드하고 싶지 않고 정확성을 확인하는 빠른 방법을 찾고 있다면 https://www.doubango.org/webapps/alpr/에서 클라우드 기반 솔루션을 사용해보십시오. 이 샘플은 오픈 소스이며 등록 또는 라이선스 키가 필요하지 않습니다. 종속성 SDK는 C ++ ..

[Doubango ultimateALPR Docs] Pyramidal search 해석

이전 섹션에서 설명했듯이 detector는 [300, 300, 3] 입력 레이어가 있는 Convolutional Neural Network를 사용합니다. 즉, detection 파이프라인에 표시되는 모든 이미지는 해상도에 관계없이 300x300으로 크기가 조정되고 RGB_888 형식으로 변환됩니다. 저해상도를 사용하면 추론 기능의 속도가 빨라지고 비율 기반 스케일링(ratio-based scaling) 대신 고정 모양(fixed shape)을 사용하면 일반화가 향상되고 훈련 프로세스의 속도가 빨라집니다. 이는(저해상도를 사용했을 때를 가르킴) 이미지가 매우 크고 번호판이 매우 작거나 멀리 있을 때 명백한 이슈(문제점)입니다. 이미지가 2+ 요소로 축소되면 큰 이미지의 작거나 멀리 떨어진 번호판은 사라지는..

인턴 2021.07.16
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