Как стать автором
Обновить
3
0
Пробачай Дмитрий @dimabendera

Machine Learning Engineer в компании RIA.com

Отправить сообщение
Да, такой вариант возможен, пришлите пожалуйста ссылку на архив автомобилей с номерами и сами вырезанные номера, если вы их уже повырезали.
Это была проблема на нашей стороне. В OpenCV 4.x функция findContours возвращает 2 объекта, в отличии от соответствующей функции в OpenCV 3.x.
Баг был пофикшен. Теперь будем следить что бы NomeroffNet поддерживал и 4 версию.
Идеальное решение это:
  1. Нормализовать изображение
  2. Отделить каждое слово
  3. Разбить слово по буквам(подойдёт RNN сеть)
  4. Непосредственно распознать(обычный классификатор)

Так же рекомендую посмотреть на EAST.


По поводу выборки, изначально хватит и минимальной — по 50-100 изображений каждого класса, что бы проверить работоспособность выбранного решения, но стоит помнить, что в датасете MNIST, например, 60000 изображений для обучения и 10000 изображений для тестирования. В наших задачах, мы использовали веса предварительно обученных нейронных сетей, а так же делали случайные преобразования над имеющимися входными данными для увлечения датасета.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Украина
Зарегистрирован
Активность