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深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注）

本项目通过python实现验证码识别，包括数据集制作，模型训练，测试等。 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com opencv-python==3.4.3.18 1、是cut.py切割成单个字符【已完成可跳过】 2、label.py将字符图片标上标签，其实就是手动标注的，也可以自己手动标注【已完成可跳过】 3、train.py用来训练模型，查看准确度 4、test.py用来查看效果，测试 自制数据集过程： 1、切割成单个字符，需要将cut.py和train文件夹放到同一个目录下，视频中在edu-cut文件夹里实验,运行cut.py自动分割。因为目录里的train文件夹是分割好的，分割好的放到char文件夹里，继续第二步。 2、当有了train和char文件夹后，开始标注图片。将label.py和train和char文件夹放在edu-label目录下，运行label.py，看弹出图片是什么就输入什么，一个个标注好即可

本资源用于java8的学习开发。内含jdk-8u181-windows-x64

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