Training license plate

• Tham khảo: Training custom model

Datasets

• 1 vài datasets có thể tham khảo:
  • datasets VOC plate number
  • datasets COCO plate-ocr-v1

Chuẩn bị dữ liệu

• Dữ liệu format COCO: Ví dụ android_figurine.zip

• Dataset directory structure:

<dataset_dir>/
  data/
    <img0>.<jpg/jpeg>
    <img1>.<jpg/jpeg>
    ...
  labels.json

• labels.json format:

{
  "categories":[
    {"id":1, "name":<cat1_name>},
    ...
  ],
  "images":[
    {"id":0, "file_name":"<img0>.<jpg/jpeg>"},
    ...
  ],
  "annotations":[
    {"id":0, "image_id":0, "category_id":1, "bbox":[x-top left, y-top left, width, height]},
    ...
  ]
}

Training model

• Truy cập Kaggle datasets

• Chọn New Dataset và upload dữ liệu đã chuẩn bị

• Sau khi đã upload datasets, truy cập phần Code và tạo một notebook mới

• Import code training model từ mediapipe-object-detection-model-customization.ipynb

• Chú ý sửa path dataset

• Chạy notebook cloud để training model

  • Chọn Save version
  • Config và Save để chạy notebook
  • Chờ khi notebook chạy xong ta truy cập vào phần Code -> Your work -> Chọn notebook đã chạy -> Output để download model

• Sau khi download model, ta có thể sử dụng model để inference trên Mediapipe

• Sử dụng cho project tại private server src/main/server/public/models