yolo ccpd 车牌识别

车牌识别是基于Python和PyTorch平台，使用CCPD2020新能源车牌数据集进行训练的。在验证集上，识别率超过70%，效果虽然不算特别好，但是可以使用。然而，CCPD2020数据集中有一些图片是模糊的，甚至肉眼也无法辨别，这可能会对识别效果产生影响。剔除这部分数据后，识别效果可能会更好。

关于程序思路，训练阶段使用了Yolov3和LPRnet两个网络进行训练，并分别得到它们的权重。在测试阶段，将车辆图片输入网络，首先经过Yolov3进行车牌目标检测，然后将车牌区域提取出来并输入LPRnet进行字符识别。

使用步骤如下：
1. 配置环境。
2. 使用CCPD_trans_yolodataset.py和CCPD_trans_LPRdataset.py将CCPD数据集转换为两个网络所需的数据类型。
3. 训练网络。