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

一个处女座的程序猿 发表于 2021/03/27 00:21:00 2021/03/27
【摘要】 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 导读 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。   目录 输出结果 设计思路 核心代码       输出结果 ...

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

导读
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。

 

目录

输出结果

设计思路

核心代码


 

 

 

输出结果




 

 

设计思路

本思路

 

总思路

 

 

 

 

 

核心代码


  
  1. def getnet():
  2. data = mx.symbol.Variable('data')
  3. label = mx.symbol.Variable('softmax_label')
  4. conv1 = mx.symbol.Convolution(data=data, kernel=(5,5), num_filter=32)
  5. pool1 = mx.symbol.Pooling(data=conv1, pool_type="max", kernel=(2,2), stride=(1, 1))
  6. relu1 = mx.symbol.Activation(data=pool1, act_type="relu")
  7. conv2 = mx.symbol.Convolution(data=relu1, kernel=(5,5), num_filter=32)
  8. pool2 = mx.symbol.Pooling(data=conv2, pool_type="avg", kernel=(2,2), stride=(1, 1))
  9. relu2 = mx.symbol.Activation(data=pool2, act_type="relu")
  10. flatten = mx.symbol.Flatten(data = relu2)
  11. fc1 = mx.symbol.FullyConnected(data = flatten, num_hidden = 120)
  12. fc21 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
  13. fc22 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
  14. fc23 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
  15. fc24 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
  16. fc25 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
  17. fc26 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
  18. fc27 = mx.symbol.FullyConnected(data = fc1, num_hidden = 65)
  19. fc2 = mx.symbol.Concat(*[fc21, fc22, fc23, fc24,fc25,fc26,fc27], dim = 0)
  20. return mx.symbol.SoftmaxOutput(data = fc2, name = "softmax")
  21. sym = getnet()
  22. executor = sym.simple_bind(ctx = mx.cpu(), **input_shapes)

 

 

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原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/89947681

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