Study on the impact of the degradation method on the generalization of Super-Resolution models for ALPR - Oliveira, Cristiano L.; Matos, Leonardo N.; M. Neto, Paulo S. G. de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2024: Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024)
Dada a complexidade das variações nos cenários e nos equipamentos, é fundamental empregar métodos avançados de aprimoramento de imagens no Reconhecimento Automático de Placas de Licença (ALPR). Este estudo analisou o impacto de diferentes métodos de degradação de imagens na síntese de dados para treinamento de modelos baseados na arquitetura de super-resolução Real-ESRGAN. Os resultados demonstraram um poder de generalização significativamente maior ao utilizar um conjunto de dados construído com um método de degradação mais robusto.