Tensorflow faster RCNN目标检测车牌

主要是利用Tensorflow官方examples提供的API来实现目标检测，官方examples，打开链接你会发现官方其实已经实现了很多的例子了，包括目标检测，自编码器，OCR，GAN，img2txt等等，感兴趣的可以一一查看。当然我们现在只关注目标检测，

所以我们只需要进入object_detection子目录，官方已经给了简单的教程，包括环境的搭建，样例的运行，以及自己数据集检测的方法，一般照着做问题不是很大，如果不想看英文的话，可以参考我的另一篇中文博客，链接，Youtube上也有很多视频讲解，也可以去搜一下。

我这里用的是faster rcnn，里面还包括很多的模型，rcnn，ssd，mask rcnn等等，自由尝试。

当然我的那篇博客中实现的车牌检测是随便从百度搜的20张，训练时间也不长，所以效果很差，后来我从同学那里弄来了一千多张标注好的印度车牌的专业数据集，可以查看我的另一篇博客，点击打开链接，下面给出几张效果图。

值得高兴的是，即使是在印度车牌上训练的权重，在中国车牌上的检测效果也很好，因为直观上看两种车牌的差距还是有的，无论是字体还是背景。

而且上面的效果是我的权重只在GTX1050Ti上训练了1个小时左右就得到的，如果想要我的权重的话，可以留言，我可以私发给他。关于数据集的话。。。由于是同学发论文所用的数据集，而且标注了很久，我借来用用，因此不方便给出，但是如果有人真的十分想要的话，你就留言说一下。。我可以找同学咨询一下，看看是否可以发给你们