persian-license-plate-recognition

波斯车牌快速精准识别

Persian License Plate Recognition YOLOv5 深度学习实时处理图像识别 Github 开源项目

利用先进的深度学习模型和友好界面，实现高精度的波斯车牌识别。适用于交通监控和自动车辆识别，支持实时视频流处理与管理。

文档

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

yolos-small - 基于Vision Transformer的高效物体检测模型

COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像识别开源项目模型目标检测视觉模型

YOLOS是一种基于Vision Transformer的物体检测模型，在COCO 2017数据集上进行了微调。该模型采用DETR损失函数训练，使用双向匹配损失和匈牙利算法优化参数。YOLOS-small版本在COCO验证集上达到36.1 AP的性能，而基础版本可达到与DETR相当的42 AP。YOLOS为计算机视觉领域提供了一种简单高效的物体检测方案，适用于多种目标检测场景。

lotus-depth-g-v1-0 - 新一代视觉深度预测与密集估计模型

GithubHuggingfaceLotus密集预测开源项目扩散模型模型深度预测视觉基础模型

Lotus是一个开源的视觉基础模型，主要用于图像深度估计和密集预测任务。该项目提供完整的模型实现和在线演示平台，可应用于3D场景重建、深度感知等计算机视觉领域。模型采用Apache-2.0许可协议发布，支持学术研究和商业应用开发。

pipeless - 开源框架，简化计算机视觉应用开发和部署

GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉

Pipeless是一个开源框架，旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务，加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计，支持动态组合处理阶段和多种推理运行时，可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程，Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。

CLIP-ReID - 基于CLIP的无标签图像重识别新方法

CLIP-ReIDGithub人工智能图像重识别开源项目视觉语言模型计算机视觉

CLIP-ReID提出了一种无需具体文本标签的图像重识别新方法。该方法基于CLIP视觉-语言模型,结合CNN和ViT架构,并运用SIE和OLP等技术进行优化。在MSMT17等多个基准数据集上,CLIP-ReID展现了领先的性能,为图像重识别领域开辟了新的研究方向。

BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具，简化深度学习训练数据准备过程

BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习

一款无需复杂配置的图像数据标注工具，专注于边界框标注，支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署，兼容Yolov4和TensorFlow训练平台，并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程，提升数据标注效率和质量。

videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型

GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理

VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互，可主动更新响应，如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据，并采用并行化推理技术实现高速处理，在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色，能高效处理长达10分钟的视频，为视频理解与交互领域带来新的可能性。

yolov8s-table-extraction - 基于YoloV8的表格检测与提取模型

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv8开源项目模型深度学习目标检测表格提取

该项目利用YoloV8技术为表格检测与提取提供了解决方案，适用于有边框及无边框的表格。通过ultralyticsplus库支持，模型安装与操作便捷，精度高达0.98376。项目包含使用指南及多种模型选择，适用于快速而可靠的表格数据提取，是数据分析和管理的理想工具。

bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER：高性能波斯语命名实体识别模型

BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理

ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构，在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调，支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中，ParsBERT-NER展现出卓越性能，F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。

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