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Yolov11 License Plate Detection
模型简介
该模型是YOLOv11的微调版本，专门用于车牌检测任务，适用于智能停车、交通监控等场景。
模型特点
多模型变体
提供n、s、m、l、x五种模型变体，适应不同场景需求。
高精度检测
精确率达0.9893，召回率达0.9508，mAP@50达0.9813。
跨平台支持
支持PyTorch和ONNX格式，便于不同平台部署。
模型能力
车牌检测
实时图像处理
多尺寸车牌识别
使用案例
智能交通
智能停车系统
自动检测停车场内的车牌，实现无人化管理。
收费站自动化
自动识别通过车辆的车牌，提高通行效率。
公共安全
交通监控与执法
自动检测违章车辆的车牌，辅助交通执法。
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98