基于CNN的图像验证码识别,利用GM-HMM对验证码进行分割，通过CNN(类VGG模型)训练识别，其中对单个字符的识别准确率为98.20%，对整个验证码识别的准确率为82%
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%
A Tensorflow implementation of CapsNet(Capsules Net) in paper Dynamic Routing Between Capsules
Geoffrey Hinton，深度学习的开创者之一，反向传播等神经网络经典算法的发明人，2017年10月发表了论文，介绍了全新的胶囊网络模型，以及相应的囊间动态路由算法。本人用Paddle框架实现了它
Captcha-dataset: one captcha dataset for tensorflow/torch7/keras/caffe2 一个验证码的数据集
[验证码识别-训练] This project is based on CNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropy to realize verification code identification. This project is only for training the model.
use cnn recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。
Training a YOLOv3 model to detect the presence of helmet for intrusion or traffic monitoring.
