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基于回归的车牌检测方法分析案例

1.1基于SSD算法的车牌检测网络设计

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)算法改进的卷积神经网络结构，选取表现良好的前置网络，构建多尺度融合特征提取层，在制作的数据集上训练和测试该网络模型，与常用的车牌检测方法做实验对比，该方法在车牌区域检测和速度方面具有良好的表现。

SSD模型中网络是用来为权重附初始，前置值，可以使得训练时更快收敛，提高训练的效率。因此，前置网络会影响到整个网络的训练效率。从相关知识的研究发现，深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，为了提高网络的准确率