- 存放目录结构及命名
Yolov5-Attention-Detection/
- data
-- YOLO_CCPD
--- ccpd_base
---- images
----- train
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****** 01-89_90-302&482_487&539-497&538_295&550_294&490_496&478-0_0_30_25_29_31_24-130-26.jpg
****** 0116127873564-90_91-366&550_554&621-563&618_372&615_376&552_567&555-0_0_2_2_27_30_24-90-21.jpg
****** 0116127873564-90_88-284&485_480&550-489&542_294&550_279&483_474&475-0_0_19_30_33_30_26-122-33.jpg
----- val
****** 01-90_85-274&361_472&420-475&416_277&422_271&357_469&351-0_0_25_29_33_26_30-165-31.jpg
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****** 019375-90_88-223&491_503&573-503&575_225&570_225&493_503&498-0_0_15_24_17_32_33-104-30.jpg
****** 020625-89_89-204&468_487&544-499&548_191&556_197&464_505&456-0_0_15_27_25_33_31-147-44.jpg
---- labels
----- train
****** 01-86_91-298&341_449&414-458&394_308&410_304&357_454&341-0_0_14_28_24_26_29-124-24.txt
****** 01-89_90-302&482_487&539-497&538_295&550_294&490_496&478-0_0_30_25_29_31_24-130-26.txt
****** 0116127873564-90_91-366&550_554&621-563&618_372&615_376&552_567&555-0_0_2_2_27_30_24-90-21.txt
****** 0116127873564-90_88-284&485_480&550-489&542_294&550_279&483_474&475-0_0_19_30_33_30_26-122-33.txt
----- val
****** 01-90_85-274&361_472&420-475&416_277&422_271&357_469&351-0_0_25_29_33_26_30-165-31.txt
****** 021875-85_94-268&364_483&464-493&435_271&459_276&373_498&349-0_0_24_24_2_27_25-138-17.txt
****** 019375-90_88-223&491_503&573-503&575_225&570_225&493_503&498-0_0_15_24_17_32_33-104-30.txt
****** 020625-89_89-204&468_487&544-499&548_191&556_197&464_505&456-0_0_15_27_25_33_31-147-44.txt
*** ccpd_base.yaml
# 约定：
# - 表示目录
# * 表示文件
cd Yolov5_Attention_Detection/
python train.py --data data/YOLO_CCPD/ccpd_base/ccpd_base.yaml --weights weights/yolo/yolov5s.pt cd Yolov5_Attention_Detection/
python test.py --data data/YOLO_CCPD/ccpd_base/ccpd_base.yaml --weights weights/yolo/yolov5s.ptLPR-Attention-Recognition
- 存放目录结构及命名
LPR-Attention-Recognition/
- data
-- CCPD
--- ccpd_base
---- train
***** 皖AVS180.0.jpg # 表示车牌为 皖AVS180 的第1张车牌
***** 皖AVS180.1.jpg # 表示车牌为 皖AVS180 的第2张车牌
***** 皖NW905J.0.jpg
***** 甘AA1086.0.jpg
---- test
***** 皖AM9V86.0.jpg
***** 川AX0Z19.0.jpg
***** 川AX0Z19.1.jpg
***** 川FNH603.0.jpg
** load_data.py
- model
- result
- weight
* train.py
* test.py
# 约定：
# - 表示目录
# * 表示文件
正确放置数据集后，开始训练
cd LPR_Attention_Recognition/
python train.py
# 训练好的权重存放在 weight/ 目录cd LPR_Attention_Recognition/
python test.py --pretrained_model ./weight/LPRAtt_iteration_2000.pth
# 使用训练好的权重进行推理预测- 图片
python detect_recognize.py --weights ./weights/yolo/best.pt --source ./data/YOLO_CCPD/ccpd_base/images/val/- 视频
python detect_recognize.py --weights ./weights/yolo/best.pt --source ./data/YOLO_CCPD/ccpd_base/images/val/1.mp4(1) 合并数据（不同分辨率合并）
- 将img和xml文件复制到data/temp目录
- 执行 Scripts/merge.sh 两次，先合并img，再合并xml
获得了所有的img和xml
(2) 检查img和xml是否对应
- 执行 Scripts/check.sh ，注意执行两次
获得了所有的img和xml，并且一一对应
(3) 压缩图像，并放到指定文件夹
创建目录结构如下 - data/plate/exp1/ - img - label - txt - xml
- 执行 Scripts/prePics.py，按上述目录更改好目录参数
- 将所有的xml也复制到 data/plate/exp1/xml下
获得了压缩后的图片和所有的xml，以及随机分割的数据集
(4) 获得训练数据
创建目录结构如下 - data/exp1/ - images - train - val - labels - train - val
- 执行 Scripts/make_dataset.py，注意修改路径的地方有九个
获得了可用于训练的数据集
(5) 创建 data/exp1/exp1.yaml
(6) 训练
(7) 一些可能用到的命令
# 复制时以时间命名
cp -r old copy_test/new_`date '+%Y%m%d_%H.%M.%S'`
# 批量重命名，在需要重命名的目录下执行
i=1; for x in *; do mv $x $i.jpg; let i=i+1; done
#随机移动指定数量的文件到指定目录
shuf -n 10 -e * | xargs -i mv {} path-to-new-folder