一份微调YOLOv11的小指南

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 引言 在一个自动化和实时数据处理日益成为常态的时代，准确检测和识别车辆牌照的能力是非常宝贵的。从交通管理、收费到执法和停车解决方案，车牌识别系统在各种应用中都扮演着关键角色。 在这篇博文中，我们将探讨如何微调强大的YOLOv11目标检测模型，以使用Roboflow准备的自定义数据集来检测汽车车牌。我们还将集成Gradio以创建一个交互式Web界面，用于实时推理。这种组合为检测车牌提供了一个健壮且用户友好的解决方案，可以进一步处理以提取交通违规或车辆跟踪等场景中的有价值信息。 问题陈述 主要目标是开发一个能够准确检测图像中的汽车车牌的系统。这种检测是自动化流程的第一个关键步骤，可以提取车牌信息，例如注册号，这对于以下方面至关 ………………………………