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

zheye - 智能识别知乎倒立汉字验证码的开源工具

Github卷积神经网络开源项目机器学习知乎验证码识别高斯混合模型

zheye是一个开源项目，专注于识别知乎的倒立汉字验证码。该项目结合了卷积神经网络和高斯混合模型，可准确定位图中的倒立文字。zheye提供完整的训练和测试流程，包括依赖安装、模型训练和验证码评估。作为计算机视觉领域的实践案例，zheye展示了先进的图像识别技术。项目开发目的为学习和研究，使用时需遵守相关协议。

yolort - 简易高效的YOLOv5目标检测工具

GithubONNXTensorRTYOLOv5yolort对象检测开源项目

yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制，结合预处理和后处理，支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念，安装与使用便捷，支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档，使目标检测更为轻松，适用于广泛的应用场景。

Linux-FaceRecognition-FaceLivenessDetection - Linux服务器上的人脸识别与活体检测SDK

GithubLinux服务器Recognito人脸识别开源项目活体检测面部属性分析

该项目展示了Linux服务器平台下的人脸识别、活体检测和面部属性分析SDK。适用于eKYC解决方案和CCTV系统，提供可靠的身份验证和防欺诈功能。用户可通过Docker镜像轻松部署，并且提供详细的安装指南和支持信息。

darkflow - 实时物体检测与分类工具，支持多种YOLO模型

GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型

Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目，兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件，适合跨平台应用。

bert-fa-base-uncased-sentiment-deepsentipers-binary - 波斯语情感分析优化：ParsBERT v2.0项目

DeepSentiPersDigikalaGithubHuggingfaceParsBERTSnappFood开源项目情感分析模型

该项目专注于ParsBERT v2.0在波斯语情感分析中的表现，通过更新词汇表和微调训练数据集，如Digikala、SnappFood和DeepSentiPers，实现文本情感的多类别及二元分类测试，其中去除了中性类别。ParsBERT v2在测试中展现出优秀的性能，为研究人员提供了有效的工具。用户可访问相关链接下载数据集，并通过文档获取更详细的使用说明和项目动态。

ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法

GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测

本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法，支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致，以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例，包括图片、摄像头和视频推理，方便开发者快速上手并应用于实际场景。

edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出

COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目

EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。

deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别

GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习

该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。

Vehicle-OSINT-Collection - 综合车辆信息采集工具库

GithubVIN解码Vehicle OSINT开源项目汽车信息搜集街景地图车牌查询

Vehicle-OSINT-Collection是一个综合性车辆信息采集工具库，提供多种实用工具和资源。包括车辆图像识别、车牌查询、VIN码解码以及地图街景等功能。该项目整合了众多网站、插件和数据库，便于获取车辆制造商、型号、保险和历史等详细信息。这一持续更新的资源库有助于提高车辆调查和信息收集的效率。

wav2vec2-large-xlsr-53-persian - 基于XLSR-53微调的开源波斯语语音识别模型

Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型波斯语语音识别

该开源项目提供了一个基于XLSR-53的波斯语语音识别模型。通过在Common Voice数据集上微调，模型达到30.12%词错误率和7.37%字符错误率，超越同类方案。模型支持16kHz采样率语音直接识别，无需额外语言模型。项目包含完整使用指南和评估脚本，方便研究与应用。

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