图像识别

本项目是一个面向计算机视觉领域的算法库,聚焦于图像分类任务,旨在为科研开发者提供简洁、可复用的模型实现与实验基础。其主要功能模块包括:核心模型集:提供多种经典卷积神经网络实现,包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet等,涵盖从
2220Python人工智能
1.支持实时的对话服务(Real-timeCrawlerIntegration)功能描述:对话系统不再仅限于其内置的静态知识。当用户的提问涉及最新事件、实时数据或特定网站内容时,系统可通过集成的实时服务,动态地从互联网上获取最新信息。价值:彻底解决了大模型知识陈旧、无法回答时效性问题的痛点,使服务能
6090Python人工智能
利用pytorch训练图片集,模型选用mobilenet,识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型,可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型
920深度学习人工智能
?智能监控三区域监控:支持同时监控3个屏幕区域(Boss血量、技能读条、技能喊话)实时OCR识别:使用PaddleOCR进行高精度中文文本识别规则匹配:支持自定义监控规则,精确匹配关键文本?语音播报EdgeTTS:使用微软EdgeTTS引擎,支持多种中文语音智能缓存:自动生成和缓存音频文件,提高响应
960Python人工智能
该项目是进行相对复杂和低质量图片的识别,可以识别模糊的图像和低分辨率的图像。综合识别可识别内容如下: 人, 自行车, 汽车, 摩托车, 飞机, 公共汽车, 火车, 卡车, 船, 红绿灯, 消防栓, 停车标志, 停车收费表, 长凳, 鸟, 猫, 狗, 马, 羊, 牛, 大象, 熊, 斑马, 长颈鹿, 背包, 雨伞, 手提包, 领带, 手提箱, 飞盘, 滑雪板, 单板滑雪, 运动球, 风筝, 棒球棒, 手套, 滑板, 冲浪板, 网球拍, 瓶子, 酒杯, 杯子, 叉子, 刀, 勺子, 碗, 香蕉, 苹果, 三明治, 橙子, 西兰花, 胡萝卜, 热狗, 披萨, 甜甜圈, 蛋糕, 椅子, 沙发, 盆栽, 床, 餐桌, 厕所, 电视, 笔记本电脑, 鼠标, 遥控器, 键盘, 手机, 微波炉, 烤箱, 烤面包机, 水槽, 冰箱, 书, 时钟, 花瓶, 剪刀, 泰迪熊, 吹风机, 牙刷 除此之外还有图形识别,交通标志物识别,戴口罩识别等高精度识别功能。
3860人工智能
这个软件主要是在锂电池生产过程中,使用电子显微镜拍摄电池阳极照片,分析阳极质量,工业质检实现工业电子显微镜拍摄图像探伤识别本人主要负责软件架构设计,卷积神经网络模型搭建,训练图像识别功能,模型部署,参数调优等关键技术
2390C++人工智能
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