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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。
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 ## 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。
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 ## 数据集
 推荐使用一个车牌数据集[CCPD](https://github.com/detectRecog/CCPD "CCPD官网GitHub")，也可参考[CCPD](https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/117752120 "CCPD中文版介绍")，该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。
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 ## 训练及推理
 ### 训练与Fine-tunning
 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 \
         --train_img_dirs 训练集文件夹路径 \
         --test_img_dirs 验证集文件夹路径
 Fine-tunning使用以下命令：
+
     python train.py \
         --train_img_dirs 训练集文件夹路径 \
         --test_img_dirs 验证集文件夹路径 \
@@ -30,20 +29,16 @@ LPR模型用test.py对训练出的模型进行测试，使用方法如下：
 
         --export_onnx 该参数用于选择是否需要将pth模型转为onnx模型
         --dynamic 该参数用于选择onnx模型是否使用动态的batch size
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 ### 推理
 我们分别提供了基于OnnxRuntime(ORT)和Migraphx的推理脚本
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 #### ORT
 LPRNet_ORT_infer.py是基于ORT的的推理脚本，使用方法：
 
     python LPRNet_ORT_infer.py --model onnx模型路径 --imgpath 数据路径(文件夹图像皆可)
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 #### Migraphx
 LPRNet_migraphx_infer.py是基于Migraphx的推理脚本，使用需安装好Migraphx，支持onnx模型和mxr模型推理，mxr模型是migraphx将onnx模型保存成的离线推理引擎，初次使用onnx模型会保存对应的mxr模型。使用方法：
 
     python LPRNet_migraphx_infer.py --model mxr/onnx模型路径 --imgpath 数据路径(文件夹图像皆可) --savepath mxr模型的保存路径以及模型名称
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 ## 性能和准确率数据
 
 ## 参考
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