論文の概要: Improving Warped Planar Object Detection Network For Automatic License Plate Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07066v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 07:22:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 14:17:03.217010
• Title: Improving Warped Planar Object Detection Network For Automatic License Plate Recognition
• Title（参考訳）: 自動プレート認識のためのワープ平面物体検出ネットワークの改善
• Authors: Nguyen Dinh Tra, Nguyen Cong Tri, Phan Duy Hung
• Abstract要約: 本稿では,特徴工学を用いたワーピング平面オブジェクト検出ネットワークの改良を目標とし,精度の向上を図る。 提案したモデルと,評価のために収集したデータ集合の原モデルを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to improve the Warping Planer Object Detection Network (WPOD-Net) using feature engineering to increase accuracy. What problems are solved using the Warping Object Detection Network using feature engineering? More specifically, we think that it makes sense to add knowledge about edges in the image to enhance the information for determining the license plate contour of the original WPOD-Net model. The Sobel filter has been selected experimentally and acts as a Convolutional Neural Network layer, the edge information is combined with the old information of the original network to create the final embedding vector. The proposed model was compared with the original model on a set of data that we collected for evaluation. The results are evaluated through the Quadrilateral Intersection over Union value and demonstrate that the model has a significant improvement in performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,WPOD-Net(Warping Planer Object Detection Network)の改良を目的とした。 機能工学を用いたウォーピングオブジェクト検出ネットワークで解決される問題は何ですか? より具体的には、元のWPOD-Netモデルのライセンスプレートの輪郭を決定するための情報を強化するために、エッジに関する知識を画像に付加することは理にかなっていると考える。 sobelフィルタは実験的に選択され、畳み込みニューラルネットワーク層として機能し、エッジ情報は元のネットワークの古い情報と結合して最終的な埋め込みベクトルを生成する。 提案したモデルは,評価のために収集したデータ集合の原モデルと比較した。 結果は,4次交叉法により評価され,モデルの性能が著しく向上したことを示す。

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