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基于深度神经网络的车辆牌照检测与识别【含代码】

车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照，其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。 要快速掌握开发人工智能系统的技能，推荐汇智网的 机器学习系列在线课程 由于可以自动地从视频图像中提取车辆牌照信息
ezpod 5年前 4027

【史上最有趣论文】物体检测经典模型YOLO新升级，就看一眼，速度提升 3 倍！

我今年没怎么做研究。我花了很多时间玩Twitter。玩了一下GAN。我去年留下了一些工作[10] [1]; 我设法对YOLO进行了一些改进。但是，说实话，不是什么超级有趣的工作，只是做了一系列更新，使它变得更好。我也有帮其他人做了一些研究。 没有错，你看的确
技术小能手 6年前 3335

进击的YOLOv3，目标检测网络的巅峰之作 | 内附实景大片

YOLOv3的前世今生 2015 年，R-CNN 横空出世，目标检测 DL 世代大幕拉开。 各路豪杰快速迭代，陆续有了 SPP，fast，faster 版本，至 R-FCN，速度与精度齐飞，区域推荐类网络大放异彩。 奈何，未达实时检测之基准，难获工业应用之青睐
技术小能手 6年前 11894

一文读懂目标检测模型（附论文资源）

1. R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个
技术小能手 6年前 2640

从R-CNN到YOLO，一文带你了解目标检测模型（附论文下载）

R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象
技术小能手 6年前 4591

用深度学习解决Bongard问题

Bongard问题是苏联计算机科学家Mikhail Bongard提出的。从20世纪60年代，他致力于研究模式识别，并且设计了100个这样的谜题，使之成为评判模式识别能力的一个好基准。而且这些谜题对人和算法都具有挑战性。举个简单例子： 如图所示，左边的6张图片
【方向】 6年前 5108

开源项目OEIP 游戏引擎与音视频多媒体(UE4/Unity3D)

开源项目OEIP 游戏引擎与音视频多媒体(UE4/Unity3D) 现开源一个项目 OEIP 项目实现的功能Demo展示 这个项目演示了在UE4中，接入摄像机通过OEIP直接输出到UE4纹理上，并直接把UE4里的RenderTarget当做输入源通过OEIP
优惠券活动 4年前 1071

深度学习在 iOS 上的实践 —— 通过 YOLO 在 iOS 上实现实时物体检测

本文讲的是深度学习在 iOS 上的实践 —— 通过 YOLO 在 iOS 上实现实时物体检测， 原文地址：Real-time object detection with YOLO 原文作者：Matthijs Hollemans 译文出自：掘金翻译计划 译者：D
玄学酱 7年前 2165

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