License-plate-recognition
使用 "Darknet yolov3-tiny" 训练检测模型
1. 下载,提取码: j7c2.
2. 将data.zip解压到darknet.exe所在目录下.
3. 进入data/voc目录下运行voc_label.bat重新生成2019_train.txt, 2019_val.txt.
4. 修改cfg/yolov3-tiny.cfg
[net]
batch=64
subdivisions=4 // 这里根据自己内存大小修改(我11G显存设置2时,中途会out of memory. 所以设置4, 训练时显存占用约6G)
angle=5 // 增加旋转角度产生样本
max_batches = 220000 //最大迭代次数
steps=70000,200000 //调整学习率变化
2021-05-29 01:17:27
211KB
1
ova文件，内存已经设定好48M，拥有图形界面，带有终端terminal、挂载工具、应用库等等，完全满足一般的实验需求。我在vSphere vCenter Server中用得很舒服。
2021-05-27 18:06:23
11.68MB
1
利用tiny_yolov1模型对VOC2007数据集进行目标检测。
训练分为4轮，不断尝试调整学习率，最后val loss=71已经达到瓶颈。
检测效果大体上满意。
2021-05-26 19:05:37
512.03MB
1
tiny_mce_wiris原因分析：
1. tiny_mec是富文本编辑器，但原生不支持公式插件
2. wiris是公式插件能支持各种富文本编辑器，但他是半开源的，要使用他的插件
，必须依赖于wiris云端服务器，意思是如果项目没有网络则无法使用。
3. 依赖于wiris云端服务器是加载公式插件的根本原因，css,js,post请求都依赖于wiris云端，如果网络很慢就会解析很慢
解决方案：
本地部署wiris插件服务器，js,css,post请求等，使其不依赖wiris云端
步骤：
1. 复制tiny_mce_wiris插件到tinymce\plugins下
apache-tomcat-9.0.45-windows-x64\apache-tomcat-9.0.45\webapps\tinymce_5.6.2\tinymce\js\tinymce\plugins\tiny_mce_wiris
2. 部署apache-tomcat-9.0.45服务器
3. 全局替换 tiny_mce_wiris\plugin.min.js 里面的服务器地址为自己服务器的地址：默认是http://127.0.0.1:8080
4. 部署tomcat服务器后，测试地址(基于tiny5.6.2版本)：
http://127.0.0.1:8080/tinymce_5.6.2/demo.html
2021-05-25 18:02:51
21.17MB