Unified Chinese License Plate Detection and Recognition with High Efficiency（Arxiv 2022）

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摘要

提出CRPD数据集，Chinese Road Plate Dataset，包括三个子集——CRPD-single、CRPD-double、CRPD-multi。每个图片有标注：车牌号、位置和四个顶点、车牌类型
基于CRPD数据集提出了一个统一的检测和识别网络，并且在640p的分辨率上可以取得30fps的检测速度

CRPD概览

CRPD数据集构成。CRPD-single, CRPD-double, and CRPD-multi分别代表每张图片中有一个、两个、多个车牌
其他数据集和CRPD对比。其他数据集都是一张图片中只有一个车牌。而CRPD每张图片中可能包含多个车牌。

网络设计

网络结构。
Rotated Bounding Box Regression（旋转bbox回归）
Learned Anchor。在输出了anchor之后，在通过一个额外的回归分支来对anchor进行细化，然后在细化的anchor进行分类任务
Recognition Branch。使用可变形卷积来构成识别分支。

实验结果

不同数据集上使用不同检测器的结果。所有检测器均使用CRPD训练，在CCPD、EasyPR、CRPD数据集上进行测试，得到结果
不同threshold设置下的训练结果。
不同特征提取方法的结果。
FPN中不同层的检测效果。
可变形卷积的有效性。
CRPD数据集上与其他方法的对比。
CCPD数据集上与其他方法的对比。

问题

Rotated Bounding Box Regression的过程是显然有问题的，它没有考虑到透射变换，只考虑了旋转

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