以下4个py文件需要单独运行：
首先运行annotation.py文件：将CCPD数据集进行划分，生成.txt路径文件存储到model_data文件夹中。
然后运行k_means_calculate.py文件：计算生成anchors数值，存储到model_data文件夹中。
再然后运行train.py文件：加载原始权重，训练YOLOv4模型，并将每轮训练的结果存储进Logs文件夹中。
最后运行yolo_predict.py文件：载入训练好的YOLOv4权重，对测试集数据进行检测，检测结果存放入demo文件夹中。
算法效果：----------------------------------------------------------------------
YOLOv4每张图片检测耗时323.8ms，精度较高，训练40 epoch左右后val loss降低至0.3附近，效果非常满意。
训练过程中random数据增强非常重要，可大幅提升模型性能，进一步降低val loss。
2021-09-06 13:14:25
725.76MB
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安卓选择器类库，包括日期及时间选择器（可设置范围）、单项选择器（可用于性别、职业、学历、星座等）、城市地址选择器（分省级、地级及县级）、数字选择器（可用于年龄、身高、体重、温度等）、双项选择器、颜色选择器、文件及目录选择器等
2021-09-06 11:14:28
4.45MB
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自己写的一款车牌键盘,主要针对手机端,若想用于pc端自己修改下样式
体验地址:http://tool.heimaozy.com/T/carKeyword
2021-09-02 09:11:54
1000KB
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该压缩包含基于MATLAB的车牌识别的代码及一份课程设计的报告文档，代码功能完整可用，报告格式较规范。该设计主要研究基于MATLAB软件的汽车号牌设别系统设计，系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大核心部分。
2021-09-01 21:03:35
899KB
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基于matlab的车牌识别的源程序（可以实现），其中包括车牌定位，车牌矫正，字符分割，字符识别4部分。还有已训练好的BP神经网络用于字符识别。
2021-09-01 09:03:37
12.26MB
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