通用的图像分类项目，并以涉黄、涉政、涉恐和普通图片4分类为例。
通用的图像分类项目，并以涉黄、涉政、涉恐和普通图片4分类为例。
基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%
基于python编写的Keras深度学习框架开发，利用卷积神经网络CNN,快速识别图片并进行分类
采用SVM实现图片的多分类
Visual Tracking Paper List
最近一年贡献：0 次
最长连续贡献：0 日
最近连续贡献：0 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request，其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。