这次我觉得应该是可以了，虽然还是就几层而已
你是通过什么方式提高识别率的？
动态图不要太简介~！
还是提高不了，太南了
模型不好改的话试试调参
模型不太会写，调参还是会的。
对于这种分类不是很多的，可以试试多层感知机，我在手写数字识别中用不同的vgg效果都没有多层感知机好。吐了
手写数字识别，我试过7层，然后很难收敛
我试来试去，手写数字可能还是套几个fc效果最好
应该就是这样吧，模型训练集的数量和模型参数量是有一定关系的吧
这个用的目标检测网络吧？
可以单纯卷积提取特征然后fc分类
分出来的类 就是车牌号码？？不是很明白
是的
看起来很难吧
有做过分类或识别的就不难
最多最多第一次用paddle不习惯
看来大神是万事通
有其他框架经验熟悉起来很快的
强
你是通过什么方式提高识别率的？
动态图不要太简介~！
模型不好改的话试试调参
模型不太会写，调参还是会的。
对于这种分类不是很多的，可以试试多层感知机，我在手写数字识别中用不同的vgg效果都没有多层感知机好。吐了
手写数字识别，我试过7层，然后很难收敛
我试来试去，手写数字可能还是套几个fc效果最好
应该就是这样吧，模型训练集的数量和模型参数量是有一定关系的吧
这个用的目标检测网络吧？
可以单纯卷积提取特征然后fc分类
分出来的类 就是车牌号码？？不是很明白
是的
看起来很难吧
有做过分类或识别的就不难
最多最多第一次用paddle不习惯
看来大神是万事通
有其他框架经验熟悉起来很快的
强