若该文为原创文章，转载请注明原文出处。 记录自训练并在RK3568上部署。 一、介绍 LPRNet的Pytorch实现，一种高性能和轻量级的车牌识别框架。完全适用于中国车牌识别（Chinese License Plate Recognition）及国外车牌识别！ 目前仅支持同时识别蓝牌和绿牌，即新能源车牌等中国车牌，但可通过扩展训练数据或微调支持其他类型车牌及提高识别准确率！ 该网络的特点

LPRNet车牌识别模型训练及CCPD数据集预处理 1 LPRNet车牌识别模型训练 1.1 源码：LPRNet_Pytorch-master 源码官网：GitHub - sirius-ai/LPRNet_Pytorch: Pytorch Implementation For LPRNet, A High Performance And Lightweight License Plate R

前言 目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现在已经相当成熟并且十分的亲民。我见过很多初学目标识别的同学基本上只花一周时间就可以参照案例实现一个目标检测的

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目标识别项目：基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型(一) 前言 目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现在已经相当成熟并且十分的亲民

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