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JackEasson / SLPNet_pytorch

SLPNet: Towards End-to-End Car License Plates Detection and Recognition Using Lightweight CNN
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关于生成label的问题 #8

Closed hj812326135 closed 3 years ago

hj812326135 commented 3 years ago

您好，我想问一下，制作数据集的时候是直接根据image的名字生成label的吗，有没有代码处理流程；还有就是示例中的label为什么和名字里对应的坐标数字不一样

JackEasson commented 3 years ago

你好，数据图像来源CCPD数据集，但是SLPNet使用的是角点回归方法完成检测任务（具体看论文），所以需要按顺时针标注车牌的四个角点，原始标注仅是bbox，没有用。标注自己用opencv写一个或者使用Labelme都可以。

hj812326135 commented 3 years ago

感谢回复，我看CCPD数据集里边图片的名字不是有四个角点的信息么(图片名字里用分隔符'-'分开的)。你的数据集都是自己标注的吗？还有我看示例代码里边的四个角点信息也不是按顺时针写的，如果要写的话需要从哪个顶点开始顺时针标注。还有就是不按顺时针标注的话对结果有影响吗？ 最后说一下，代码很棒！

JackEasson commented 3 years ago

谢谢，关于你的两个问题： 1.首先，CCPD提供的角点信息标注的是车牌中字符串的位置，与车牌角点还是有出入的，所以需要自己标注； 2.必须要顺时针，这个顺序涉及损失计算与后续结果解析的多个环节，所以一定要对应顺序，从左上角开始作为第一个角点，顺时针标注即可。 3.当然你如果有自己的数据集，按同样规则标注即可，数据量至少需要1万左右，识别效果才会比较好。

hj812326135 commented 3 years ago

好的明白了，十分感谢！儿童节快乐~