一、简介

该工程主要用于车牌的检测+定位，但是由于设备问题，这里只给出了训练代码和测试代码，所以需要大家自己根据需要的推理框架来进行模型的转换和相关代码的撰写。

二 、流程

1、数据集准备

数据集摆放格式和原来的YOLOv5Face相同，images下存所有图片，labels下存放所有的label,详情可以参考我的博客数据摆放

2、环境搭建

这里直接运行以下命令即可

pip install -r requirements.txt

3、训练

在train.py中的主函数中，修改你的数据集路径、训练周期、batch-size、网络选型等参数，然后直接运行该文件即可。

需要说明的是，由于这里是重新训练的，所以预训练模型路径为空。如果你有训练好的，可以把模型路径也给改为自己的。

4、测试

更改detect_face.py文件中的主函数中的，模型路径，图片路径即可直接运行