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CSDN车辆检测项目汇总
CSDN车辆检测项目
用slim框架内预训练好的inception_V3做中文书法汉字的识别
图片相似度
修改神经网络的隐层数量，神经元数量，加正则化等使在验证集上的准确率达到98%以上
自行编程实现卷积前向传播算法
通过卷积神经网络对mnist数据集预测
一、 问题描述： （本周共计5个必做作业） 1. 试画图说明极线几何关系，并指出极点、极线所在，解释极线约束。 2. 结合本质矩阵的定义，说明本质矩阵的意义，同时思考与上一周中平面点对应透视矩阵的区别。 3. 说明三维重构的步骤，并指出输入及输出要求。 4. 说明特征匹配的步骤，进一步说明基于k-d树的特征匹配方法的思路。 5. 说明RANSAC方法的基本思想及实施步骤。
CSDN视觉方向第一周课程基础作业
EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：* 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到java等平台。* 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。* 它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。
