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end-to-end-for-plate-recognition

多标签分类,端到端的中文车牌识别基于mxnet . 从xlvector的ocr代码修改，减少了参数，由于我没有显卡。单线程 9 samples/s 速度 ，用CPU在MBP上跑了50w张样本。识别率到了81%。不过还没有完全收敛。

训练好的模型

https://github.com/ibyte2011/end-to-end-for-chinese-plate-recognition

关于车牌识别

生成的车牌对于实际车牌并不是效果很好，在结合真实样本和GAN，训练了一个更好的模型，对真实车牌表现很好。 并实现了一整套车牌识别的系统命名为HyperLPR https://github.com/zeusees/HyperLPR

依赖:

生成的车牌样张

通过渲染车牌加上畸变、噪声、与自然环境结合生成车牌的样本。

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识别样张

<img src='./recognize_samples/Screen Shot 2016-08-07 at 12.51.56 AM.png' /> <img src='./recognize_samples/Screen Shot 2016-08-07 at 12.53.41 AM.png' /> <img src='./recognize_samples/Screen Shot 2016-08-07 at 12.55.45 AM.png' />

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