本项目是阿里云视觉智能开放平台的人脸搜索M:N的开源替代,项目中使用的模型均为开源模型,项目支持opensearch、milvus和proxima向量存储库,并具有较高的自定义能力。
基于飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。
基于深度学习的智能车牌识别,支持14种中文车牌类型。
YOLOSHOW - YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv8 / YOLOv9 基于 Pyside6 的图形化界面
基于 PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测平台。支撑了 3D 目标检测、旋转框检测、场景文字识别、姿态估计、目标跟踪等算法库中检测算法的实现;支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务;支持算法多样,涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术;为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准
基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测(精力有限,附qq群方便交流)
基于 PyTorch 和 MMDetection 的开源工具箱,支持众多 OCR 相关的模型,涵盖了文本检测、文本识别以及关键信息提取等多个主要方向。它同时还支持了大多数流行的学术数据集,并提供了许多实用工具帮助用户评估模型的性能。
YOLOv8 🚀 Ultralytics
同步更新官方最新版 YOLOv8