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

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现

GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉

这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程，包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件，方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。

tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程

COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测

本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法，包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接，提供更多学习资源。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库

GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习

该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术，涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案，包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。

VideoPipe - 跨平台的视频分析和结构化解决方案

GithubVideoPipe开源项目深度学习行为分析视频分析视频结构化

VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架，依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式，集成深度学习和传统图像算法，具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合，适用于多种平台，性能优良，广泛适用于各类应用场景。

BetterOCR - 多个OCR引擎与LLM结合实现高精度文本检测

BetterOCRGithubLLMOCR引擎多语言支持开源项目文本检测

BetterOCR通过结合EasyOCR、Tesseract和Pororo等OCR引擎，并使用LLM技术，解决多语言文本检测难题。支持自定义上下文以提高文本识别的精度，即使是罕见或非传统词汇也能保证高准确性。支持异步操作和改进的界面，并持续快速开发中。欢迎贡献与参与，共同提升OCR技术。

LaTeX_OCR_PRO - 基于深度学习的多语言数学公式识别系统

AttentionGithubLaTeX_OCR_PROSeq2Seq开源项目数学公式识别机器学习

LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目，结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术，实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程，在多项性能指标上达到业界领先水平。此外，LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化，为相关研究和应用开发提供了有力支持。

HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络

GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测

HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。

InsightFace-REST - 便捷可扩展的面部检测与识别API解决方案

DockerFastAPIGithubInsightFace-RESTNVIDIA TensorRT人脸识别开源项目

InsightFace-REST提供使用FastAPI部署的面部检测和识别REST API，基于NVIDIA TensorRT进行优化。支持SCRFD检测器和ArcFace识别模型，自动下载模型，支持批处理和FP16推理，实现高性能。在启用NVIDIA GPU的系统上，通过Docker轻松部署和扩展，同时支持CPU上的ONNX推理，满足多样化需求。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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