作者：二旺
来源：小白玩转Python
引言
在一个自动化和实时数据处理日益成为常态的时代，准确检测和识别车辆牌照的能力是非常宝贵的。从交通管理、收费到执法和停车解决方案，车牌识别系统在各种应用中都扮演着关键角色。
在这篇博文中，我们将探讨如何微调强大的YOLOv11目标检测模型，以使用Roboflow准备的自定义数据集来检测汽车车牌。我们还将集成Gradio以创建一个交互式Web界面，用于实时推理。这种组合为检测车牌提供了一个健壮且用户友好的解决方案，可以进一步处理以提取交通违规或车辆跟踪等场景中的有价值信息。
问题陈述
主要目标是开发一个能够准确检测图像中的汽车车牌的系统。这种检测是自动化流程的第一个关键步骤，可以提取车牌信息，例如注册号，这对于以下方面至关重要：
- 交通违规执法：识别违反交通规则的车辆。
- 自动收费：在没有人为干预的情况下识别车辆进行收费。
- 停车管理：监控车辆在停车设施的进出。
- 执法：追踪被盗车辆或涉及犯罪活动的车辆。
通过在专业数据集上微调YOLOv11，我们的目标是提高其在车牌检测方面的性能，确保高准确度和实时处理能力。
背景
什么是YOLOv11？
YOLO（You Only Look Once）是一系列实时目标检测模型，以其速度和准确性而闻名。YOLOv11是最新版本，提供了检测能力和计算效率的改进。它一次处理图像，非常适合需要实时目标检测的应用。
为什么要微调YOLOv11？
尽管YOLOv11在覆盖各种物体的庞大数据集上进行了预训练，但在特定数据集上对其进行微调——如汽车车牌——允许模型：
- 提高准确性：根据车牌的特定特征定制检测能力。
- 减少误报/漏报：通过关注车牌的细微差别，使模型变得更可靠。
- 适应特定环境：考虑到现实世界场景中常见的不同光照条件、角度和遮挡。
使用Roboflow准备数据
为什么使用Roboflow？
Roboflow是一个强大的工具，它简化了管理和准备计算机视觉任务数据集的过程。它提供：
1. 简单的注释：用户友好的界面用于注释图像。
2. 数据增强：自动增强数据以提高模型的鲁棒性。
3. 格式转换：导出与不同模型兼容的各种格式的数据集。
数据准备步骤
1. 收集图像：从各种来源收集包含汽车和车牌的多样化图像集。
2. 上传到Roboflow：创建一个新项目并上传你的图像。
3. 注释图像：使用Roboflow的注释工具标记每张图像中的车牌。
4. 增强数据：应用旋转、缩放和亮度调整等转换以增强数据集。
5. 导出数据集：选择YOLOv11格式并导出数据集，包括图像和相应的注释文件。
微调YOLOv11
设置环境
确保已安装以下内容：
1. Python 3.10
2. PyTorch
3. Ultralytics YOLOv11仓库
微调步骤
克隆YOLOv11仓库
git clone https://github.com/sh-aidev/yolo-finetuning.git cd yolo-finetuning
安装要求
python3 -m pip install -r requirements.txt
准备数据集
将从Roboflow导出的数据集放入YOLOv11仓库的数据目录。使用训练和验证数据的路径更新data.yaml文件。
配置模型
我修改了config.toml文件以指定：
1. 模型参数：输入图像大小
2. 训练超参数：学习率、批量大小、训练周期数量。
3. 路径：数据集目录和保存模型检查点的目录。
下载数据集
# Download the Roboflow dataset python scripts/download_data_roboflow.py
在.env文件中创建并设置环境变量
# ROBOFLOW_API_KEY=<YOUR_ROBOFLOW_API_KEY> # MODE=train/infer (for training or inference mode) # ENVIRONMENT=dev/prod (for logging)
开始训练
# Train the YOLOv11 model python main.py
- img：图像大小。
- batch：批量大小。
- epochs：训练周期数量。
- data：数据配置文件的路径。
监控训练
训练日志和结果保存在runs/train目录中。使用TensorBoard或其他可视化工具监控性能指标，如损失、精确度和召回率。
挑战和解决方案
- 过拟合：实施数据增强和dropout层等技术以防止过拟合。
- 数据不平衡：确保数据集平衡地代表各种条件，如不同的角度和光照。
- 小目标检测：车牌相对于图像大小可能很小。调整锚定框并考虑增加图像分辨率。
使用Gradio实现实时推理
Gradio是什么？
Gradio是一个开源的Python库，允许你快速为你的机器学习模型创建可定制的UI组件。它简化了部署过程，使你的模型可以通过Web界面访问。
设置Gradio界面
安装Gradio
python3 -m pip install gradio
运行推理
# Run the Gradio application # To run gradio app, set MODE=infer in .env file and change use_pretrained to True in configs/config.toml python main.py
访问界面
打开浏览器，导航到http://localhost:7860以使用Web界面。你可以上传图像，模型将显示检测到的车牌。
使用Gradio的好处
- 易用性：无需复杂的Web开发；Gradio处理UI。
- 实时反馈：模型预测的即时可视化。
- 可分享链接：轻松与他人分享你的界面，用于演示或测试。
结论
通过使用Roboflow准备的自定义数据集微调YOLOv11，并将其与Gradio一起部署，我们已经开发了一个有效的系统来检测汽车车牌。这个解决方案能够实时处理，适合需要即时响应的应用。
未来拓展
- 文本识别：集成OCR（光学字符识别）系统以从检测到的车牌中提取车牌号码。
- 视频处理：扩展模型以处理视频流，以进行持续监控。
- 边缘部署：优化模型以在计算资源有限的边缘设备上部署。
参考资料
YOLOv11仓库：https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/
Roboflow：https://docs.roboflow.com/
Gradio文档：https://www.gradio.app/docs
PyTorch：https://pytorch.org/docs/stable/index.html
完整代码：https://github.com/sh-aidev/yolo-finetuning.git
本文转自：小白玩转Python，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
