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darknet_captcha:基于darknet实现目标检测,提供识别点选验证码的实例和训练自己数据的API
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2021-05-04
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darknet_captcha 项目基于darknet开发了一系列的快速启动脚本,旨在让图像识别新手或者开发人员能够快速的启动一个目标检测(定位)的项目。 如果有没有讲清楚的地方,欢迎提issue和PR,希望能和大家共同完善! 本项目分为两个部分: 提供两个目标检测(单分类和多分类点选验证码)的例子,你可以通过例子熟悉定位yolo3定位网络的使用方式 基于darknet提供一系列API,用于使用自己的数据进行目标检测模型的训练,并提供web server的代码 目录 报错解决办法 TODO 项目结构 项目分为darknet、extent、app三部分 darknet: 这部分是darknet项目源码,没有作任何改动。 extent: 扩展部分,包含生成配置、生成样本、训练、识别demo、api程序。 app: 每一个新的识别需求都以app区分,其中包含配置文件、样本和标签文件等。 开始一个
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darknet_captcha-master.zip (39个子文件)
darknet_captcha-master
darknet
extend
start_train.sh 124B
request_api.py 471B
rec.py 2KB
darknet_interface.py 10KB
web_server.py 2KB
config_template
app_name.names.tmp 52B
app_name.yolov3.cfg.tmp 8KB
app_name.data.tmp 127B
generate_click_captcha.py 2KB
chinese_word.json 7KB
msyh.ttf 14.35MB
exp.xml 894B
output_label.py 3KB
upload2oss.py 1KB
create_app_config.py 4KB
click_captcha.py 16KB
LICENSE 11KB
app
.notracking 0B
.gitignore 1KB
requirement.txt 64B
readme_file
word_1.jpg 1KB
word.jpg 4KB
dummy_origin.jpg 6KB
origin.jpg 4KB
labelimg.png 337KB
点选2.jpg 10KB
dummy_300.jpg 7KB
text_1000.jpg 5KB
text_800.jpg 5KB
dummy_800.jpg 9KB
car2.png 136KB
text_1200.jpg 4KB
vectordash.png 26KB
car.png 201KB
dummy_1300.jpg 10KB
text_300.jpg 17KB
word_2.jpg 1KB
word_0.jpg 1KB
README.md 12KB
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陶涵煦
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