案例展示

• 

  使用yolov5完成的实时骑行目标检测

  关键词：目标检测，图像处理，神经网络，深度学习，人工智能，Yolo，python，pytorch，ultralytics 介绍：该产品可以部署在移动端、网络摄像头或自己的python脚本，实现对路面骑行目标的检测。并且能够对小目标完成分类，包括识别是否穿戴头盔、区分交通工具类型

• 

  基于开源项目完成的游戏自动连点器

  关键词：游戏脚本、连点器、图像处理、目标检测、python 描述：为了对抗游戏厂商的脚本检测，新型连点器多是基于图像匹配的连点器。该产品通过对游戏UI进行图像匹配，点击预先设定好位置，大大降低了被反作弊系统检测为脚本的风险。该项目是基于Github开源项目：Alas项目与OAS

• 

  图像处理数据集预处理

  关键词：图像增强、数据预处理、数据打包 描述：对于图像处理领域，数据的多样性至关重要。该产品能够基于任务需求对图像进行预处理与图像增强任务，例如对图像进行变形、翻转增加数据多样性；预处理图片排除颜色对目标检测的影响等。注：该产品仅按照需求提供处理好，并按一定格式储存的的数据集，