프로젝트 명 : 자동차 번호판 인식기


Kaggle에 India Car number Plate 데이터셋으로 자동차 번호판을 디텍팅 하는 모델을 만들어 봤습니다.

역시나 이론으로만 증명된 모델보다 실제 현실의 데이터로도 동작하는 모델을 중요시 하기에 안드로이드로 포팅 해봤는데


데이터셋 자체가 300개 정도밖에 없다보니 Augmentation을 했음에도 불구하고 모델 성능이 그닥 좋지는 않네요.

특히 핸드폰 카메라에서는요.


노트북 : https://colab.research.google.com/drive/1sUbNcKBHDjw__cgYwNJU5_jM7994XBGm


< Ground Truth : 데이터 셋에 있는 라벨을 원본이미지에 시각화 했습니다. >



번호판이 잘보이게 정면에서 찍힌 사진이 많네요.


< Prediction >



데이터 셋에 들어있는 테스트셋에는 잘 작동하는것을 알 수 있습니다. 보시면 테스트셋이 다들 정면 사진만 있는 경향이 있습니다.



< Test In Android >


< 예 시 >


윗 사진은 구글에서 검색해서 찾은 사진이고 아래 사진은 해당 사진에서 번호판으로 인식된 부분을 시각화했습니다.



<2>


<3>


<4>


<5>


<6>


<7>


<8>


아무래도 카메라 자체 노이즈 + 모니터의 영향인지 모델 성능이 원본 사진으로 했을때 보다는 좋지 않습니다.

다음에는 세그멘테이션을 해볼 예정인데 그때는 조금더 큰 데이터 셋을 써보려 합니다.








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