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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
get_licenseplate_detector_dataset 문제
제가 따로 만든 데이터 (좌표와 detection 부분이니 "" 안에는 아무것도 넣지않았습니다. ) 만들었습니다. get_licenseplate_detector_dataset 함수를 돌리는데 위와 같은 문제가 떳습니다. 해결방법 부탁드릴께요 제가만든 txt에 문제가 있는걸까요?
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split 함수 문제
제가 만든 custom data로 split 함수하나 추가하라고해서 했는데 문제가 일어납니다. split함수 저렇게 추가하는거 다르게 만드는걸까요?
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license_plate_detection는 어디서 다운 받나요?
제가 앞에 부분을 건너뛰고 들어서그런지 license_plate_detection 다운받는장소를 못봤는데 어디서 다운받을수 있나요? 강사제공이라고만 되어있습니다.
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unzip오류 떳습니다.
분명데이터도 있고 압축풀려고 했는데 unzip에서 오류가 난건지 압축이 풀리지않습니다. 어디서 잘못된걸까요
- 미해결차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
국내 번호판 인식 프로젝트 진행간 궁금한 사항 질문드립니다.
질문이 좀 많습니다. 양해 부탁드립니다. 1. 국내 번호판의 경우 그 종류가 다양한데, 대표적으로 2줄로 된 번호판의 경우 CRNN 모델에서 feature sequence가 2줄을 감안해서 추출이 되는지요? 아래 이미지를 ground truth 03어5746으로 하여 학습을 하고 있습니다. 이 경우 feature sequence가 다음 중 어떤 형태로 추출이 되는지 궁금합니다. 또한 CRNN 모델이 위 형태와 같이 1줄이 아닌 다양한 형태의 국내 번호판을 OCR을 수행하는데, 제약은 없는지요? 2. 위 이미지를 보시면 촬영 각도에 따라 왜곡이 심한 경우가 있습니다. 이런 부분들은 데이터셋으로 극복이 가능하다고 판단되는데, CRNN이 왜곡된 이미지를 처리하는데 있어 제약사항이 있을까요? 3. 프로젝트의 실시간성 요소로 인해 CRNN을 우선 검토하고 있고, 강의 중 언급해주신 Attention OCR의 경우 CRNN보다 무겁다는 판단으로 후순위로 하고 있습니다. CRNN 외에 실시간성이 가능한 OCR 모델이 더 있을까요? 4. 강의중 RNN이 필요한 이유가 context 정보라고 하셨는데, 번호판의 경우 context가 큰 의미가 있는지 의문입니다. 만약 번호판 인식에서 RNN 부분을 제외하고 OCR을 수행하는것에 대한 강사님 의견을 여쭙고 싶습니다. 5. 현재 프로젝트에 번호판 외 다른 객체 검출도 필요한 이유로 yolo를 통해 번호판 detection을 수행하고 있습니다. text detection 모델과 yolo 등의 object detection 모델과의 큰 차이점이 궁금합니다.
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안녕하세요. 강의 자료 다운은 어디서 받는지요?
안녕하세요. 강의 자료 받을 수 있는 곳 알려주시면 좋겠습니다. 감사합니다.
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강사님 강의 슬라이드는 제공되지 않는 건가요?
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