license-plate-recognition-barrier-0007#

ユースケースと概要説明#

このモデルは、通行中の中国のナンバープレートを認識するエンドツーエンドでトレーニングされた小さなフットプリントのネットワークを使用します。

評価データセット (内製)#

300320 合成中国語プレート、つまりプレート上のテキストはランダムに生成された記号で構成されています (ただし、文字数、順序、形状、配置などに関してプレートの要件に準拠する必要があります)。プレートの “本物のように見える” 外観 (回転、汚れ、色、照明など) は、スタイル転送手順によって実現されます。

例#

注: 画像のナンバープレートは、所有者のプライバシーを保護するため修正されています。

仕様#

メトリック

値

面内回転

±10˚

面外回転

ヨー: ±45˚ / ピッチ: ±45˚

最小のプレート幅

94 ピクセル

正確な読み取り率

98%

GFlops

0.347

MParams

1.435

ソース・フレームワーク

TensorFlow*

制限事項#

公共の場で一般的な “青色” のナンバープレートのみが集中的にテストされました。他のタイプのナンバープレートではパフォーマンスが低下する可能性があります。

入力#

元のモデル#

画像、名前: input、形状: 1, 24, 94, 3、形式: 1, H, W, C、ここで:

  • C - チャネル

  • H - 髙さ

  • W - 幅

チャネルの順番は BGR です。

変換されたモデル#

画像、名前: input、形状: 1, 24, 94, 3、形式: 1, H, W, C、ここで:

  • C - チャネル

  • H - 髙さ

  • W - 幅

チャネルの順番は BGR です。

出力#

元のモデル#

浮動小数点のエンコードされたベクトル、名前: d_predictions、形状: 1, 88, 1, 1。各 float は、次の辞書に従って文字をエンコードした整数です。

 0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
4 4 
5 5 
6 6 
7 7 
8 8 
9 9 
10 <Anhui> 
11 <Beijing> 
12 <Chongqing> 
13 <Fujian> 
14 <Gansu> 
15 <Guangdong> 
16 <Guangxi> 
17 <Guizhou> 
18 <Hainan> 
19 <Hebei> 
20 <Heilongjiang> 
21 <Henan> 
22 <HongKong> 
23 <Hubei> 
24 <Hunan> 
25 <InnerMongolia> 
26 <Jiangsu> 
27 <Jiangxi> 
28 <Jilin> 
29 <Liaoning> 
30 <Macau> 
31 <Ningxia> 
32 <Qinghai> 
33 <Shaanxi> 
34 <Shandong> 
35 <Shanghai> 
36 <Shanxi> 
37 <Sichuan> 
38 <Tianjin> 
39 <Tibet> 
40 <Xinjiang> 
41 <Yunnan> 
42 <Zhejiang> 
43 <police> 
44 A 
45 B 
46 C 
47 D 
48 E 
49 F 
50 G 
51 H 
52 I 
53 J 
54 K 
55 L 
56 M 
57 N 
58 O 
59 P 
60 Q 
61 R 
62 S 
63 T 
64 U 
65 V 
66 W 
67 X 
68 Y 
69 Z

変換されたモデル#

整数のエンコードされたベクトル、名前: d_predictions:0、形状: 1, 88。各値は、次の辞書に従って文字をエンコードした整数です:

 0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
4 4 
5 5 
6 6 
7 7 
8 8 
9 9 
10 <Anhui> 
11 <Beijing> 
12 <Chongqing> 
13 <Fujian> 
14 <Gansu> 
15 <Guangdong> 
16 <Guangxi> 
17 <Guizhou> 
18 <Hainan> 
19 <Hebei> 
20 <Heilongjiang> 
21 <Henan> 
22 <HongKong> 
23 <Hubei> 
24 <Hunan> 
25 <InnerMongolia> 
26 <Jiangsu> 
27 <Jiangxi> 
28 <Jilin> 
29 <Liaoning> 
30 <Macau> 
31 <Ningxia> 
32 <Qinghai> 
33 <Shaanxi> 
34 <Shandong> 
35 <Shanghai> 
36 <Shanxi> 
37 <Sichuan> 
38 <Tianjin> 
39 <Tibet> 
40 <Xinjiang> 
41 <Yunnan> 
42 <Zhejiang> 
43 <police> 
44 A 
45 B 
46 C 
47 D 
48 E 
49 F 
50 G 
51 H 
52 I 
53 J 
54 K 
55 L 
56 M 
57 N 
58 O 
59 P 
60 Q 
61 R 
62 S 
63 T 
64 U 
65 V 
66 W 
67 X 
68 Y 
69 Z

モデルをダウンロードして OpenVINO™ IR 形式に変換#

以下の例に示すように、モデルをダウンロードし、必要に応じてモデル・ダウンローダーやその他の自動化ツールによってモデルを OpenVINO™ IR 形式に変換できます。

モデル・ダウンローダーの使用例:

omz_downloader --name <model_name>

モデル・コンバーターの使用例:

omz_converter --name <model_name>

デモの使い方#

このモデルは、Open Model Zoo が提供する次のデモで使用して、その機能を示します: