识别率破93%
针对低分辨率车牌设计的GAN架构，在复杂自然退化下仍能保留字符细节，显著提升辨识精度。
Yuecheng, Pan · 唐琎 · Tjahjadi, Tardi
Neurocomputing 2024
通过超分辨率重建，重建图像的识别率达到93.90%，比原始低分辨率图像提升12.48个百分点。
n阶段随机组合退化模型从水平和垂直两个方向扩展传统模型，更好地模拟自然场景中的低分辨率车牌特征。
感知OCR损失利用OCR网络输出的CTC损失与字符标签值，在超分辨率重建中更好地保留车牌字符细节和特征。