MXNet之CNN：自定义CNN-OCR算法训练车牌数据集(umpy.ndarray格式数据)的模型实现一张新车牌照片字符预测

MXNet之CNN：自定义CNN-OCR算法训练车牌数据集(umpy.ndarray格式数据)的模型实现一张新车牌照片字符预测

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利用自定义CNN-OCR算法，来训练车牌数据集(umpy.ndarray格式数据)，然后实现车牌照片字符识别，最后进行一张新车牌照片字符预测。

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核心代码

  

   

    

     

    
    

     

      def getnet(): 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       data = mx.symbol.Variable('data')
     
    
   

    

     

    
    

     

       label = mx.symbol.Variable('softmax_label')
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       conv1 = mx.symbol.Convolution(data=data, kernel=(5,5), num_filter=32)
     
    
   

    

     

    
    

     

       pool1 = mx.symbol.Pooling(data=conv1, pool_type="max", kernel=(2,2), stride=(1, 1))
     
    
   

    

     

    
    

     

       relu1 = mx.symbol.Activation(data=pool1, act_type="relu")
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       conv2 = mx.symbol.Convolution(data=relu1, kernel=(5,5), num_filter=32)
     
    
   

    

     

    
    

     

       pool2 = mx.symbol.Pooling(data=conv2, pool_type="avg", kernel=(2,2), stride=(1, 1))
     
    
   

    

     

    
    

     

       relu2 = mx.symbol.Activation(data=pool2, act_type="relu")
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       flatten = mx.symbol.Flatten(data = relu2) 
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc1 = mx.symbol.FullyConnected(data = flatten, num_hidden = 120)   
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc21 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc22 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc23 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc24 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc25 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc26 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc27 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
     
    
   

    

     

    
    

     

       fc2 = mx.symbol.Concat(*[fc21, fc22, fc23, fc24,fc25,fc26,fc27], dim = 0)   
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 return mx.symbol.SoftmaxOutput(data = fc2, name = "softmax")
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      sym = getnet() 
     
    
   

    

     

    
    

     

      executor = sym.simple_bind(ctx = mx.cpu(), **input_shapes)  
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
  
 

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