本文主要使用yolo v2 训练自己的车牌图片数据，并能够框出测试图片中存在的车牌区域，也即车牌检测。本文参考了博文和
二、准备工作
三、制作标签文件
同样的方法，也在在plate_image文件夹下新建val_xml文件夹，保存验证集的xml标注文件。这样就有VOC格式标记的XML文件，接下来需要将xml文件转换为txt文件，使用python转换，将train_xml中的xml文件，转换为txt保存于文件夹train_txt下；同理，将val_xml中的xml文件转换后保存于val_txt文件夹下
看看plate_image下都有啥。
四、修改配置文件
(1)创建names文件
(2)修改data文件
(3)修改cfg文件
1.[region]层中classes改为1
2.[region]层上方的[convolution]层中，filters的数量改成（classes+coords+1）*NUM。我这里改成了(1+4+1)*5=30.
五、 修改src/yolo.c文件
1.第13行改成 char *voc_names[] = {"licence"}; //如果你是一类的话，就改成这样，如果你有多类，自己根据需求改。
2.第322行draw_detections函数中，最后一个参数由20改成你的类别数，我这里是1
3.第354行demo函数中，倒数第三个参数由20改成你的类别数，我这里是1
4.第17行改成 char *train_images = "<你的路径>/train_imgae_path";
5.第18行改成 char *backup_directory = "你的路径/backup/";
6.第121行改成 char *base = "results/comp4_det_test_"
8.第209行改成 char *base = "results/comp4_det_test_"
六、重新编译darknet yolo
进入darknet主目录，make clean后 make -j8
八、训练
在darknet文件夹路径下运行命令：
九、训练过程输出log
参考自这篇文章，以下摘自这篇文章
Region Avg IOU： 这个是预测出的bbox和实际标注的bbox的交集 除以 他们的并集。显然，这个数值越大，说明预测的结果越好
Avg Recall： 这个表示平均召回率， 意思是 检测出物体的个数 除以 标注的所有物体个数。
count： 标注的所有物体的个数。 如果 count = 6， recall = 0.66667， 就是表示一共有6个物体（可能包含不同类别，这个不管类别），然后我预测出来了4个，所以Recall 就是 4 除以 6 = 0.66667
有一行跟上面不一样的，最开始的是iteration次数，然后是train loss，然后是avg train loss， 然后是学习率， 然后是一batch的处理时间， 然后是已经一共处理了多少张图片。 重点关注 train loss 和avg train loss，这两个值应该是随着iteration增加而逐渐降低的。如果loss增大到几百那就是训练发散了，如果loss在一段时间不变，就需要降低learning rate或者改变batch来加强学习效果。当然也可能是训练已经充分。这个需要自己判断
十、评估训练得的模型
显示的检测结果为
训练的时候只是用到了训练集，评估检测性能才会使用到验证集。使用以下指令评估
根据参考的第2篇博文，使用该指令的时候，会调用src/detector.c里的validate_detector_recall函数，将其中的阈值从0.001修改为0.25，防止过多框被识别出，将432行代码修改为如下：
重新make之后，运行结果为：
可见196张图片，准确率有97%以上。
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校验车牌的格式使用正则表达式去进行车牌校验，检测一个字符串是否为车牌格式private static final String LICENSE_PLATE_PATTERN = "^[京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵青藏川宁琼粤台港澳][A-Z][A-Z0-9]{5,6}$";public static boolean isValidLicensePlate(String lice
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摘要 代码：() 提出了LPRNet端到端方法自动车牌识别，无需初步字符分割。我们的方法灵感来自于-在深度神经网络方面取得突破实时，中文识别准确率高达95% 车牌：LPRNet由轻量级卷积Neu组成-al网络，因此可以以端到端的方式进行培训。致据我们所知，LPRNet是第一个实时许可证不使用RNN的车牌识别系统。**作为一个结果，LPRNet算法可用于创建嵌入式LPR的解决方案，即使在挑战中国车牌
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从玻尔兹曼机到深度置信网络本文仍处于草稿阶段，请慎重观看引言受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBM）最初是在1986年由Paul Smolensky发明，在Geoffrey Hinton和合作者在2005年左右为其发明了快速学习的算法之后，RBM得以进一步发展。RBM可用于可用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模。根据任务，RBM可用于监督
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