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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

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包

GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破

GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。

yolov10n - YOLOv10n：实时对象检测的创新技术

COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉

YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展，结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理，保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用，提供了快速的目标物体检测及识别功能，支持优化模型上传至相关平台，提升模型精度与效率。

YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构

COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率

LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。

YOLOMagic - 增强YOLOv5视觉任务框架功能与用户体验

GithubYOLOv5图像推理开源项目注意力机制网络模块视觉任务

YOLO Magic🚀 是一个基于YOLOv5的扩展项目，为视觉任务提供更强大的功能和简化的操作。该项目引入了多种网络模块，如空间金字塔模块、特征融合结构和新型骨干网络，并支持多种注意力机制。通过直观的网页界面，无需复杂的命令行操作即可轻松进行图像和视频推理。无论是初学者还是专业人员，YOLO Magic🚀都能提供出色的性能、强大的定制能力和广泛的社区支持。

yolov3 - 开源视觉AI技术

GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测

YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术，汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程，支持社区讨论，简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性，在全球范围内被广泛采用，帮助用户迅速部署并有效训练模型。

PersFormer_3DLane - PersFormer基于透视变换实现精确的3D车道线检测

3D车道线检测GithubOpenLane基准PersFormerPyTorch实现开源项目透视变换

PersFormer是一种创新的3D车道线检测模型，采用基于Transformer的模块生成BEV特征并参考相机参数。模型能同时进行2D和3D车道检测，提升特征一致性与多任务学习效果。PersFormer在OpenLane和Apollo 3D Lane Synthetic数据集上的表现优异，超越了多种现有方法，并提供简便的安装与评估说明以及详细的训练和测试指南，成为3D车道检测领域的重要进展。

UltimateLabeling - 集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具

GithubOpenPifPafPyQt5UltimateLabelingYOLO开源项目视频标注

UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具，使用PyQt5开发，集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪，以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。

AI Bot Eye - 基于AI的智能视频监控系统提升安防效率

AI Bot EyeAI工具安防系统智能监控视频分析车牌识别

AI Bot Eye是一款基于人工智能的CCTV监控和自动车牌识别系统，可与现有CCTV设备集成。系统提供实时入侵检测、速度监控、人脸识别等功能，支持WhatsApp警报。作为英特尔金牌合作伙伴，AI Bot Eye提供定制化安防解决方案，有效提升物业安全性能。

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