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README.md

@@ -2,32 +2,62 @@
  * @Author: liuhy
  * @email: liuhy6@sugon.com
  * @Date: 2023-03-03 10:17:07
- * @LastEditTime: 2023-03-03 15:38:01
+ * @LastEditTime: 2023-09-02 13:13:52
  * @FilePath: \lpr\README.md
 -->
-# License-Plate-Recoginition(LPR)
-## 模型介绍
-LPR是一个基于深度学习技术的车牌识别模型，主要识别目标是自然场景的车牌图像。
+# LPR
+
+## 论文
+`LPRNet: License Plate Recognition via Deep Neural Networks`
+- https://arxiv.org/pdf/1806.10447v1.pdf
+
 ## 模型结构
-模型采用LPRNet，模型结构主要包含三部分：一个轻量级CNN主干网络、基于预定位置的字符分类头部、基于贪婪算法的序列解码。此外模型使用CTC Loss和RMSprop优化器。参考论文[LPRNet: License Plate Recognition via Deep Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/1806.10447v1.pdf)。
+LPR是一个基于深度学习技术的车牌识别模型，主要识别目标是自然场景的车牌图像。模型采用LPRNet，模型结构主要包含三部分：一个轻量级CNN主干网络、基于预定位置的字符分类头部、基于贪婪算法的序列解码。此外模型使用CTC Loss和RMSprop优化器。
+
+![img](./doc/backbone.png)
+
+## 算法原理
+LPRNet是基于编解码模型。因车牌字符数量较少且尺度固定，因此在编码器中LPRNet用一个CNN替代LSTM也能获得较好的上下文信息。在解码器中LPRNet用CTC来实现字符分割，之后用贪婪算法进行字符分类。
+
+![img](./doc/encode-decode.png)
+## 环境配置
+### Docker
+在[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)可拉取训练以及推理的docker镜像，LPR推荐的镜像如下：
+
+训练镜像：
+
+    docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vscode-pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10-py37-patch4
+    docker run --shm-size 10g --network=host --name=LPR-train --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -it <your IMAGE ID> bash
+
+推理镜像：
+
+    docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:migraphx2.5.0_centos7.6-dtk-22.10.1
+    docker run --shm-size 10g --network=host --name=LPR-infer --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -it <your IMAGE ID> bash
+
+其它非特殊库参照requirements.txt安装。在[光合开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/)可下载Migraphx和ONNXruntime安装包。
+
+    pip install -r requirement.txt
+
 ## 数据集
-推荐使用一个车牌数据集[CCPD](https://github.com/detectRecog/CCPD "CCPD官网GitHub")，该数据集由中科大收集，可用于车牌的检测与识别。
+`CCPD`
+- https://github.com/detectRecog/CCPD
 
-我们提供了一个脚本cut_ccpd.py用于剪裁出CCPD数据集中的车牌位置，以便用于LPR模型的训练，在cut_ccpd.py中修改img_path和save_path即可，分别是CCPD数据集中ccpd_base文件夹的路径和剪裁出的图像保存路径。LPR用于训练的数据文件名就是图像的标签。**数据集使用固定的大小94x24。** 使用方法：
+CCPD数据集由中科大收集，可用于车牌的检测与识别。我们提供了一个脚本cut_ccpd.py用于剪裁出CCPD数据集中的车牌位置，以便用于LPR模型的训练，在cut_ccpd.py中修改img_path和save_path即可，分别是CCPD数据集中ccpd_base文件夹的路径和剪裁出的图像保存路径。LPR用于训练的数据文件名就是图像的标签。**数据集使用固定的大小94x24。** 使用方法：
 
     python cut_ccpd.py \
         --ccpdpath CCPD数据集下ccpd_base文件夹路径 \
         --savepath 保存切割图像的路径 
-## 训练及推理
-### 环境配置
-在[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)可拉取训练以及推理的docker镜像，LPR推荐的镜像如下：
-* 训练镜像：docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vscode-pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10-py37-patch4
-* 推理镜像：docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:migraphx2.5.0_centos7.6-dtk-22.10.1
 
-在[光合开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/)可下载Migraphx和ONNXruntime安装包，python依赖安装：
+在imgs文件夹中提供验证用小数据集，目录结构如下：
 
-    pip install -r requirement.txt
-### 训练与Fine-tunning
+    LPR
+    ├── imgs #测试图像
+    │    ├── 川JK0707.jpg
+    │    ├── 川X90621.jpg
+    │    ├── ...
+
+## 训练
+### 单机单卡
 LPR模型的训练程序是train.py，初次训练模型使用以下命令：
 
     python train.py \
@@ -81,7 +111,10 @@ LPRNet_migraphx_infer.py是基于Migraphx的推理脚本，使用需安装好Mig
         --imgpath 数据路径(文件夹或图像皆可) \
         --savepath mxr模型的保存路径以及模型名称
 
-## 性能和准确率数据
+## Result
+![img](./doc/result.png)
+
+## 精度
 测试数据使用的是[LPRNet_Pytorch](https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch/tree/master/data/test)，使用的加速卡是DCU Z100。**mxr格式的模型是migraphx创建的onnx模型的离线引擎。**
 
 | Engine | Model Path| Model Format | Accuracy(%) |
@@ -89,6 +122,13 @@ LPRNet_migraphx_infer.py是基于Migraphx的推理脚本，使用需安装好Mig
 | ONNXRuntime | model/LPRNet.onnx | onnx | 92.7 |
 | Migraphx | model/LPRNet.onnx | onnx | 92.7 |
 | Migraphx | model/LPRNet.mxr | mxr | 92.7 |
+
+## 应用场景
+### 算法类型
+`OCR`
+### 热点应用行业
+`交通、门卫、政府`
+
 ## 源码仓库及问题反馈
 * https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/lpr
 ## 参考