使用YOLOV8实现滑块缺口验证码识别,并使用Fastdeploy快速部署,精度高达99%!!

news/2024/7/10 23:43:29 标签: YOLO, 深度学习, python

前言:首先大家对滑块缺口验证码的识别应该有很多经验了,大部分人可能阅读过我的文章或者其他人的文章,能从各方了解到,滑块缺口的各种实现方式,例如模板匹配、边缘检测、提取透明通道、yolov5,paddledection等,此篇文章将会讲解yolov8的使用和训练,yolov8相对于yolov5有着更好的精度,同时,搭配fastdeploy也能快速部署,我仅在此,为大家分享一下使用经验。

目录

  • 数据集准备
  • 数据集格式转换
  • 准备yolov8环境
  • 开始训练
  • 结果导出并部署

数据集准备

滑块验证码也分很多种类型,有的验证码为了干扰识别, 会出现两种不同的缺口情况,这里不考虑这种情况,只有单缺口的验证码识别,并且,每张图片的验证码需要标注好,标注格式为(x1,x2,y1,y2) 或者(x,y,w,h) ,以下是我的数据集
在这里插入图片描述
我标注的格式为 (x_y_w_h_随机数.png),同时,我这里也包含了比较多的缺口类型,有方形,三角形,其他缺口类型,在训练


http://www.niftyadmin.cn/n/372002.html

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