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Caffe: a fast open framework for deep learning.

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Elegant and Powerfull. Powered by OpenAI and Vercel.

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Leetcode、剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题

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Keras Implementation of faster-rcnn

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该工作由电子科技大学陈昂、刘俊凯、夏子寒同学完成。我们提出可以使用深度学习的方案对**车牌进行检测和识别。我们提出使用YOLOv3网络进行车牌检测，然后创新性地对检测后的车牌使用空间变换网络STN加以校正，最后使用LPRNet网络进行车牌的字符与数字识别。目前实测结果，在老师提供的45张数据集上，我们的YOLOv3网络检测准确率（IOU）达到98.2%，深度学习级联网络识别准确率为95.6%。我们采用大量测试集，最终我们的YOLOv3_STN_LPRNet级联网络识别准确率稳定在93.3%，不加空间变换网络STN的话，识别准确率在66%左右。 总体来说，使用深度学习的方案比传统方案效果提升的非常好，而且我们加入空间变换网络STN的做法对于提升识别准确率很有效。

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基于Pytorch实现的MTCNN模型，人脸检测，人脸关键点检测。

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