前言

马上要找工作了，想总结下自己做过的几个小项目。

之前已经总结过了我做的第一个项目：xxx病虫害检测项目，github源码地址：HuKai97/FFSSD-ResNet。CSDN讲解地址：

【项目一、xxx病虫害检测项目】1、SSD原理和源码分析
【项目一、xxx病虫害检测项目】2、网络结构尝试改进：Resnet50、SE、CBAM、Feature Fusion
【项目一、xxx病虫害检测项目】3、损失函数尝试：Focal loss

第二个项目：蜂巢检测项目，github源码地址：https://github.com/HuKai97/YOLOv5-ShuffleNetv2。CSDN讲解地址：

【项目二、蜂巢检测项目】一、串讲各类经典的卷积网络：InceptionV1-V4、ResNetV1-V2、MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、ResNeXt、Xception。
【项目二、蜂巢检测项目】二、模型改进：YOLOv5s-ShuffleNetV2。

如果对YOLOv5不熟悉的同学可以先看看我写的YOLOv5源码讲解CSDN:【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航，注释版YOLOv5源码我也开源在了Github上：HuKai97/yolov5-5.x-annotations，欢迎大家star!

之前一直在学习OCR相关的东西，就想着能不能做一个车牌识别的项目出来，刚好车牌检测也好做，直接用v5就可以了。我的打算是做一个轻量级的车牌识别项目，检测网络用的是YOLOv5s，识别网络有的是LPRNet。

这一节主要介绍下怎么训练LPRNet车牌识别模型。

车牌识别项目所有讲解：

【项目三、车牌检测+识别项目】一、CCPD车牌数据集转为YOLOv5格式和LPRNet格式
【项目三、车牌检测+识别项目】二、使用YOLOV5进行车牌检测
【项目三、车牌检测+识别项目】三、LPRNet车牌识别网络原理和核心源码解读
【项目三、车牌检测+识别项目】四、使用LPRNet进行车牌识别

代码已全部上传GitHub：https://github.com/HuKai97/YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition

这篇博客写的我好难受，写好了，忘保存了，又重新写一遍…

一、LPRNet网络介绍

LPRNet是一个非常经典的车牌识别算法，论文是Intel于2018年发表的： LPRNet: License Plate Recognition via Deep Neural Networks，整个网络结构设计高度轻量化，只用1.5M，瞄准的就是在嵌入式设备中使用，但是识别率却毫不逊色，Intel已经在自己的嵌入式设备中应用了。

网络特点/优点：

不需要对字符进行预分割，是一个端到端的轻量化字符识别模型，速度快，精度还不错；这里主要是因为仿照squeezenet和inception的思想设计了一个轻量化的卷积模块。
仿照的还是经典的CRNN+CTC的思路，不过LPRNet首次将RNN删除了，整个网络只有CNN+CTC Loss。但是也不是说不要上下文信息，只是舍弃了BiLSTM那样的RNN提取上下文，而是在backbone的末尾使用了一个13x1的卷积模块提取序列方向(w)的上下文信息。而且在backbone外还额外使用一个全连接层进行全局上下文特征提取，提取之后再和backbone进行concat特征融合，再输入head。
损失使用的CTC Loss、推理应用了贪心算法，搜索取每个位置上类概率的最大值。

二、LPRNet网络结构

2.1、STN定位网络

论文中设计了一个图像预处理网络，将车牌图像进行变换（如偏移、旋转车牌图片），得到比较正的最佳车牌图片再输入CNN中。这部分有点像仿射变换（图像处理方法），不同的是这里是用了一个CNN小网络进行转换，原论文使用的是LocNet网络自动学习最佳的转换参数。LocNet模型结构如下：

不过这里为了简便，我用YOLOv5s检测到车牌区域后，我是直接裁剪下来输入车牌识别网络的CNN当中，并没有做这一步的图像矫正模块，感兴趣可以去github搜搜看，应该是能找到的。

2.2、Backbone

作者原话：

LPRNet的backbone模块是自行设计的一个轻量化的backbone，其中自己设计的一个Small basic block其实就是一个瓶颈型的结构（有点像去掉shortcut分枝的bottleneck），下面来好好说说。

Small basic block结构如下（思路：squeezenet/bottleneck+inception）：

以第一个Small basic block结构为例子，先经过第一个1x1卷积进行降维，再用一个3x1和一个1x3卷积进行特征提取，最后再用1个1x1卷积进行升维，这不就是一个squeezenet中的fire module嘛，先使用1x1卷积对输入特征进行squueze，缩小channel，降低参数，再提取特征，最后再用expand对增大输出特征channel（这个和resnet中的bottleneck也很像）。而中间的3x1和1x3是用的inceptionv2的结论：不对称卷积可以代替对称矩阵，3x1+1x3产生和3x3一样的效果，参数量还更少了，而且还多了一个ReLU激活函数，增加了非线性。

代码也比较简单，就照着顺序搭建就是了：

class small_basic_block(nn.Module):def __init__(self, ch_in, ch_out):super(small_basic_block, self).__init__()self.block = nn.Sequential(nn.Conv2d(ch_in, ch_out // 4, kernel_size=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(3, 1), padding=(1, 0)),nn.ReLU(),nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(1, 3), padding=(0, 1)),nn.ReLU(),nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out, kernel_size=1),)def forward(self, x):return self.block(x)

不过我有个疑问：为什么backbone都使用了bn，这个模块反而不适应bn呢？有知道的小伙伴可以在评论区讨论下？

backbone的整体架构：

仔细数下发现只用11个，怪不得这么轻便，代码依葫芦画瓢就是了：

# __init__
self.backbone = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1),    # 0  [bs,3,24,94] -> [bs,64,22,92]nn.BatchNorm2d(num_features=64),                                       # 1  -> [bs,64,22,92]nn.ReLU(),                                                             # 2  -> [bs,64,22,92]nn.MaxPool3d(kernel_size=(1, 3, 3), stride=(1, 1, 1)),                 # 3  -> [bs,64,20,90]small_basic_block(ch_in=64, ch_out=128),                               # 4  -> [bs,128,20,90]nn.BatchNorm2d(num_features=128),                                      # 5  -> [bs,128,20,90]nn.ReLU(),                                                             # 6  -> [bs,128,20,90]nn.MaxPool3d(kernel_size=(1, 3, 3), stride=(2, 1, 2)),                 # 7  -> [bs,64,18,44]small_basic_block(ch_in=64, ch_out=256),                               # 8  -> [bs,256,18,44]nn.BatchNorm2d(num_features=256),                                      # 9  -> [bs,256,18,44]nn.ReLU(),                                                             # 10 -> [bs,256,18,44]small_basic_block(ch_in=256, ch_out=256),                              # 11 -> [bs,256,18,44]nn.BatchNorm2d(num_features=256),                                      # 12 -> [bs,256,18,44]nn.ReLU(),                                                             # 13 -> [bs,256,18,44]nn.MaxPool3d(kernel_size=(1, 3, 3), stride=(4, 1, 2)),                 # 14 -> [bs,64,16,21]nn.Dropout(dropout_rate),  # 0.5 dropout rate                          # 15 -> [bs,64,16,21]nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=256, kernel_size=(1, 4), stride=1),   # 16 -> [bs,256,16,18]nn.BatchNorm2d(num_features=256),                                            # 17 -> [bs,256,16,18]nn.ReLU(),                                                                   # 18 -> [bs,256,16,18]nn.Dropout(dropout_rate),  # 0.5 dropout rate                                  19 -> [bs,256,16,18]nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=class_num, kernel_size=(13, 1), stride=1),  # class_num=68  20  -> [bs,68,4,18]nn.BatchNorm2d(num_features=class_num),                                             # 21 -> [bs,68,4,18]nn.ReLU(),                                                                          # 22 -> [bs,68,4,18])
# __forward__for i, layer in enumerate(self.backbone.children()):x = layer(x)

结构很简单，唯一需要注意的是：最后一层conv用的是一个13x1的卷积代替了原先的BiLSTM来结合序列方向（W方向）的上下文信息。

疑问：为什么backbone要设置两个dropout层，据我所知现在用这个已经很少了，可能那时候才2018年，用的比较多吧。现在基本都是被BN代替了，BN+Dropout联合使用的话可能发生方差偏移问题，具体原因可以自己去搜搜一下，这里不展开细说了。

2.3、全局上下文嵌入

这部分论文是使用一个全连接层提取上下文信息的，只融合了两层，而这里是使用的avg pool层，而且还在4个尺度上进行了融合：

        global_context = list()# keep_features: [bs,64,22,92]  [bs,128,20,90] [bs,256,18,44] [bs,68,4,18]for i, f in enumerate(keep_features):if i in [0, 1]:# [bs,64,22,92] -> [bs,64,4,18]# [bs,128,20,90] -> [bs,128,4,18]f = nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)(f)if i in [2]:# [bs,256,18,44] -> [bs,256,4,18]f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f)f_pow = torch.pow(f, 2)f_mean = torch.mean(f_pow)f = torch.div(f, f_mean)global_context.append(f)x = torch.cat(global_context, 1)

有人对这个结构提出了质疑（非官方版），发现验证时是有问题的，具体的话大家可以看下这里，这位作者也按照原论文的结构进行了一个复现，解决了上面的这个问题：LPRnet pytorch 实现（参考官方版本）

由于我跑这个模型的时候并没有发现这个问题，所以，我用的还是原版的有问题的代码，有条件的可以试试这个博文的上这段代码，个人人为更合理一点，也和原论文结构一致，效果好像还更好，大家可以试试。

另外，如果用了我的代码跑的话，验证时bs尽量不要太小，否则会和训练结果相差很大。

2.4、head

head部分很简单，就是一个1x1卷积，控制下输出的shape:

# __init__
self.container = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=448+self.class_num, out_channels=self.class_num, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)),# nn.BatchNorm2d(num_features=self.class_num),# nn.ReLU(),# nn.Conv2d(in_channels=self.class_num, out_channels=self.lpr_max_len+1, kernel_size=3, stride=2),# nn.ReLU(),)
# __forward__
x = self.container(x)  # -> [bs, 68, 4, 18]   head头
logits = torch.mean(x, dim=2)  # -> [bs, 68, 18]  # 68 字符类别数   18字符序列长度
return logits

三、CTC Loss

这部分在我的另一篇博文上有讲：【OCR入门】二、文本识别（CRNN+CTC）

这里简单的回顾以下

解决问题/目的：处理不定长序列对齐问题，即得到的预测序列长度和真实gt的序列是不一样长的，导致无法使用交叉熵等一些经典的loss函数。

解决办法/CTC Loss：采用动态规划的思想
现在已知模型对序列中每个位置对所有类别的概率，即得到网络输出【68，18】，这里舍去bs维度更好理解，其中68代表序列中每个位置字符为相应类别的概率，车牌字符共有68类，18代表字符序列长度；还知道这个序列对于的gt字符串，很明显这两者是不等长的。那么我们可以用动态规划算法，计算出在当前这个预测结果下，最终能得到这个gt字符串的总概率。因为肯定有很多条路可以走到最终的gt标签。这个总概率越大，说明这个模型越好。（刷题刷的多的很快可以反应过来，其中这就是一个动态规划的网格类问题）。得到这个总概率，再带入交叉熵损失函数，就得到了最终的CTC Loss

代码其实是掉包的，一行就解决了：

ctc_loss = nn.CTCLoss(blank=len(CHARS)-1, reduction='mean')  # reduction: 'none' | 'mean' | 'sum'
...
# 网络输出 [bs,68,18]
# log_probs: 预测结果 [18, bs, 68]  其中18为序列长度  68为字典数
# labels: [93]
# input_lengths:  tuple   example: 000=18  001=18...   每个序列长度
# target_lengths: tuple   example: 000=7   001=8 ...   每个gt长度
loss = ctc_loss(log_probs, labels, input_lengths=input_lengths, target_lengths=target_lengths)

四、后处理-解码

网络预测最终输出：[bs, 68, 18]，其中68是字典中字符的个数也就是每个位置的分类数，18是序列的长度，对每张图片进行后处理，先用argmax找到序列中每个位置的最大概率对应的类别（贪婪搜索），得到一个长度为18的序列，再对这个序列进行去除空白（’-‘字符，表示序列的当前位置没有字符），去重重复（序列的相邻两个位置字符不能重复），得到一个最终的预测序列。

代码很简单：

def Greedy_Decode_Eval(Net, datasets, args):# TestNet = Net.eval()epoch_size = len(datasets) // args.test_batch_sizebatch_iterator = iter(DataLoader(datasets, args.test_batch_size, shuffle=True, num_workers=args.num_workers, collate_fn=collate_fn))Tp = 0Tn_1 = 0Tn_2 = 0t1 = time.time()for i in range(epoch_size):# load train dataimages, labels, lengths = next(batch_iterator)start = 0targets = []for length in lengths:label = labels[start:start+length]targets.append(label)start += lengthtargets = np.array([el.numpy() for el in targets])imgs = images.numpy().copy()if args.cuda:images = Variable(images.cuda())else:images = Variable(images)# forward# images: [bs, 3, 24, 94]# prebs:  [bs, 68, 18]prebs = Net(images)# greedy decodeprebs = prebs.cpu().detach().numpy()preb_labels = list()for i in range(prebs.shape[0]):preb = prebs[i, :, :]  # 对每张图片 [68, 18]preb_label = list()for j in range(preb.shape[1]):  # 18  返回序列中每个位置最大的概率对应的字符idx  其中'-'是67preb_label.append(np.argmax(preb[:, j], axis=0))no_repeat_blank_label = list()pre_c = preb_label[0]if pre_c != len(CHARS) - 1:  # 记录重复字符no_repeat_blank_label.append(pre_c)for c in preb_label:  # 去除重复字符和空白字符'-'if (pre_c == c) or (c == len(CHARS) - 1):if c == len(CHARS) - 1:pre_c = ccontinueno_repeat_blank_label.append(c)pre_c = cpreb_labels.append(no_repeat_blank_label)  # 得到最终的无重复字符和无空白字符的序列for i, label in enumerate(preb_labels):  # 统计准确率# show image and its predict labelif args.show:show(imgs[i], label, targets[i])if len(label) != len(targets[i]):Tn_1 += 1  # 错误+1continueif (np.asarray(targets[i]) == np.asarray(label)).all():Tp += 1  # 完全正确+1else:Tn_2 += 1Acc = Tp * 1.0 / (Tp + Tn_1 + Tn_2)print("[Info] Test Accuracy: {} [{}:{}:{}:{}]".format(Acc, Tp, Tn_1, Tn_2, (Tp+Tn_1+Tn_2)))t2 = time.time()print("[Info] Test Speed: {}s 1/{}]".format((t2 - t1) / len(datasets), len(datasets)))

五、其他注意的点

网络输入只能是 bsx3x24x94 ，对应网络输出是 bsx68x18，其中68是字典中字符总个数，18个预测序列长度；

六、总结

整体架构是CNN+CTC Loss，虽然去除了RNN，但是为了获得全局信息，在backbone会添加一个13x1的大卷积提取一个在序列维度h的全局信息（其实还是局部，不过卷积核接近feature map了）；而且在cnn和head之间还添加了一个全连接层，用以提取全局信息。
网络之所以非常前量化，主要是因为backbone设计了一种超轻量的模块（Small basic block），灵感来源于SqueezeNet和Inception，先用1x1卷积进行降维，再接一个3x1和1x3卷积代替原先的3x3卷积进行特征提取，在效果差不多的情况下，不但可以降低模型参数量还能增加非线性表达。最后再接一个1x1卷积进行升维。
损失使用的CTC Loss、推理应用了贪心算法，搜索取每个位置上类概率的最大值。

Reference

CSDN: linux-mobaxterm-yolov5训练数据集ccpd–无数踩雷后

Github: https://github.com/ultralytics/yolov5

Github: https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch

Gitee: https://gitee.com/reason1251326862/plate_classification

Github:https://github.com/kiloGrand/License-Plate-Recognition

知乎:LPRNet论文详解

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