目录一、前言1、项目介绍2、图片测试效果展示二、项目环境配置1、pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装)2、pycocotools的安装3、其他包的安装三、yolov8/yolov7/yolov5+CRNN-中文车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测算法1、yolov8算法介绍2、CRNN算法介绍3、算法流程设计4、代码使用四、自己训练的步骤1、下载数据集2、修改路径3、开始训练五、车牌识别、检测自建数据集六、训练曲线等介绍七、资源获取(yolov8/yolov7/yolov5版本均可提供)一、前言本项目通过yolov8/yolov7/yolov5+CRNN训练自己的数据集，实现了一个车

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、CRNN模型介绍1.模型结构2.CTCLossbeamsearch二、使用pytorch实现crnn数据集前言文本识别是图像领域的一个常见任务，场景文字识别OCR任务中，需要先检测出图像中文字位置，再对检测出的文字进行识别，文本介绍的CRNN模型可用于后者，对检测出的文字进行识别。AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-BasedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition原论文地址：论文地址一、C

1.研究背景随着现代城市的发展，城市规模不断扩大，居民越来越多，早期深埋于城市地下的排水管道己不堪重负，越来越引起人们的广泛关注。目前在工程应用领域，排水管道缺陷主要靠人工的肉眼识别，费时费力，主观误差大，因此开展排水管道缺陷智能识别研究具有重要的现实意义。管道缺陷具有类别多，差异不明显等特性，导致图像分类识别及分割出精准的缺陷区域变得十分困难，而目前缺陷的智能检测识别技术还处于起步阶段。2.图片演示3.视频演示基于改进YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统（源码＆教程）_哔哩哔哩_bilibili4.硬件设备此方法是将管道机器人放入排水管道内，在地球磁场驱动下自由爬行，稳定性高灵活性强，地

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）专栏订阅：深度学习入门到进阶专栏深度学习应用项目实战篇1.OCR综述

笔者的运行环境：python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle用到的网络框架：yolov5、crnn+ctc项目地址：GitHub-WangPengxing/plate_identification:利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别1.写在开始之前在学习过目标检测和字符识别后想用yolov5、crnn+ctc做一个车牌识别项目，本意是参考大佬们的项目，怎奈钱包不允许。网上有关车牌检测的基本都是引流贴，甚至有的连用到的公共数据集都不放链接，索性我也不找了，直接找原始数据集，从头开始搞。本文是一篇实战过程记录，仅记录我在车牌识别项目中的工作，不会牵涉过多理

👨‍💻作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。🎉专栏推荐：点击访问➡️《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。点击访问➡️《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。以上专栏内容丰富、价格便宜且长期更新，欢迎订阅，可加入上述交流群长期学习。🎉学习者福利：强烈推荐优秀AI学习网站，包括机器学习、深度学习等理论与实战教程，非常适合AI学习者。➡️网站链接。🎉技术

yolov5车牌识别算法，支持12种中文车牌类型基于yolov5的车牌检测车牌矫正以及基于CRNN的车牌识别1.单行蓝牌2.单行黄牌3.新能源车牌4.白色警用车牌5教练车牌6武警车牌7双层黄牌8双层武警9使馆车牌10港澳牌车11双层农用车牌12民航车牌效果如下：基于yolov5车牌检测车牌检测+关键点定位1.第一步是目标检测，目标检测大家都很熟悉，常见的yolo系列，这里的话我用的是我修改后的yolov5系列），用yolov5训练的车牌检测效果如下：如果对上面这样图片进行识别的话，那么干扰信息很多，会造成误识别，这里就是为什么要进行关键点识别，假设我们得到车牌的四个角点坐标：通过透视变换，透视

本文分享自华为云社区《CTPN+CRNN算法端到端实现文字识别》，作者：HWCloudAI。OCR介绍光学字符识别（英语：OpticalCharacterRecognition，OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。发展时间较长，使用很普遍。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域，有很多优秀的模型出现。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为：文本区域检测以及字符识别。文本区域检测——CTPN模型文字区域检测：将图片中出现的文本位置检测出来，可能存在不同语言，不同文字大小，不同角度倾斜，不同程度遮挡等情况。CTPN网络结合了CNN与LSTM

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