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该作业资源包含程序源码和readme文档。 本程序是使用 VC++ 6.0 编程工具编写，编程语言为C++。 本程序实现了手写数字识别功能。在程序灰色区域中手写一个阿拉伯数字（0～9），程序可自动识别出您所书写的数字。 程序所在目录为 "手写数字识别程序\Release\DSPLIT.exe" 。 这个问题主要归结于识别功能的实现，本人使用的分类器基本的方法有两类： 一、模板匹配分类法； 二、贝叶斯分类法。 其中模板匹配分类法是采用特征值最小距离判别法。 而贝叶斯分类法有三种不同的分类实现，分别为： 1.基于二值数据的贝叶斯分类实现， 2.基于最小错误率的贝叶斯分类实现， 3.基于最小

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基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别源码+检测数据集，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 数据集： 共约364万张图片，按照99:1划分成训练集和验证集 数据利用中文语料库（新闻 + 文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别

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基于YoloV4的绝缘子目标检测程序源代码+数据集+训练模型，人工智能课程设计作业。文件结构 . │ predict.py # 对图片进行预测 │ train.py # 训练模型 │ voc_annotation.py # 对VOC数据集处理导出索引 │ yolo.py # 预测程序的子程序 │ ├─img # 存放预测后的图像 ├─logs # 存放训练的模型文件 ├─model_data # 存放预训练模型 │ new_classes.txt # 类别的名称 │ yolo_anchors.txt # 先验框的大小 │ ├─nets # 网络结构 │ CSPdarknet.py # CSPdarkNet53主干特征网络 │ yolo4.py # FPN、SPP等网络 │ yolo_training.py # 模型训练子程序 │ ├─utils # 数据加载、NMS等 │ dataloader.py # 数