yolov5m-license-plate

项目介绍：yolov5m-license-plate

yolov5m-license-plate 项目是一个基于YOLOv5模型的车牌识别项目。YOLOv5是一种广泛应用于目标检测领域的深度学习框架，它以性能与速度的平衡而闻名。此项目专注于车牌的检测，使用了专门的车牌检测数据集来训练模型。

模型信息

• 库名称: yolov5
• 库版本: 7.0.6
• 任务类型: 目标检测（object-detection）
• 数据集: keremberke/license-plate-object-detection
• 模型名称: keremberke/yolov5m-license-plate
• 性能指标: 在验证集上的平均精度（mAP@0.5）为0.9883，这表明模型在车牌检测任务上具有很高的准确性。

使用方法

安装yolov5库

首先，需要安装yolov5库，可以通过以下命令在终端中完成安装：

pip install -U yolov5

加载模型并进行预测

以下是加载模型并进行预测的步骤，通过Python代码实现：

import yolov5

# 加载模型
model = yolov5.load('keremberke/yolov5m-license-plate')

# 设置模型参数
model.conf = 0.25  # NMS信心阈值
model.iou = 0.45  # NMS IoU阈值
model.agnostic = False  # 非类别无关性
model.multi_label = False  # 每个检测框的多标签
model.max_det = 1000  # 每张图片的最大检测数

# 设置待检测图像
img = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 执行推断
results = model(img, size=640)

# 使用测试时间增强进行推断
results = model(img, augment=True)

# 解析预测结果
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]

# 在图像上显示检测框
results.show()

# 将结果保存到“results/”文件夹
results.save(save_dir='results/')

微调模型

用户可以通过以下命令在自己的自定义数据集上微调模型，以适应不同的使用场景：

yolov5 train --data data.yaml --img 640 --batch 16 --weights keremberke/yolov5m-license-plate --epochs 10

可供参考的更多模型

如果用户对其他YOLOv5模型感兴趣，可以访问awesome-yolov5-models进行进一步的探索。

该项目为开发者和研究人员提供了一种高效的车牌检测解决方案，易于加载和使用，同时可根据用户需求进行微调，非常适合实际应用中的车牌识别场景。