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该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。 该项目使用了 YOLOv5目标检测算法和 DeepSORT 目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！ 教程博客_传送门链接-------单目测
网上大部分是关于tensorflow，使用pytorch的比较少，本文也在之前大佬写的代码的基础上，进行了数据集的完善，和代码的优化，效果可比之前的pytorch版本好一点。 数据集来自github开源的字符数据集： 数据集有：0-9，26个字母减去I和O，还有中文字，这里可以看看几张图片：
目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战50-构建ChatOCR项目:基于大语言模型的OCR识别问答系统实战，该项目是一个基于深度学习和大语言模型的OCR识别问答系统的实战项目。该项目旨在利用深度学习技术和先进的大语言模型，构建一个能够识别图像中文本，并能
目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现
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《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌ 更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍 感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
摘要： 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。本文详细介绍了 车牌
车牌识别具有广泛的应用前景，基于传统方法的车牌识别效果一般比较差，随着计算机视觉技术的快速发展，深度学习的方法能够更好的完成车牌识别任务。 本文提供了车牌识别方案的部署链接，您可以在网页上体验该模型的效果：车牌识别方案在线体验 本文介绍了使用
1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5 教练车牌 6 武警车牌 7 双层黄牌 8 双层武警 9 使馆车牌 10 港澳牌车 11 双层农用车牌 12 民航车牌 效果如下： 车牌检测+关键点定位 1.第一步是目标检测，目标检测大家都很熟悉，常见的yolo系列，这里的话我用的是我修改后
