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车牌识别项目。

用游戏训练自动驾驶。Europilot是一个开源项目，它使用python控制Euro Truck Simulator 2开发自我驾驶算法的工具包。利用流行的欧洲卡车模拟器（ETS2）开发自动驾驶算法。使用europilot，可以捕获游戏屏幕输入，并以编程方式控制模拟器内的卡车。Europilot可以以两种方式之一使用：培训或测试。对于培训，europilot可以实时捕获屏幕输入并输出一个numpy数组，同时获取轮盘游戏杆值。为了进行测试，europilot可以创建一个虚拟的操纵杆驱动程序，该驱动程序可以在游戏中识别，并可以通过编程方式控制卡车。使用此操纵杆，您可以创建一个实时推理网络，该实时推理网络将游戏屏幕用作输入，并输出相关的操纵杆命令，例如转向。

去除图中的雨。图像中雨水条纹会严重降低能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作，比如在自动驾驶场景下图像去雨就变得非常重要。

视觉迁移模型。谷歌发文介绍了其BigTransfer（BiT），称其为目前最先进的预训练模型，在分类问题中仅需要每个类少量几个样本即可达到极其优秀的性能。事实上，在ImageNet预训练的ResNet50系列模型是当前的工业标准，用于提取图像特征。在谷歌在论文 BigTransfer (BiT) 中分享的模型则可以轻松打败ResNet50，尽管数据量很少。

物体检测项目。 输入一张图片，输出其中有哪些的物体对象，以及每个对象的位置。其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。

图像语义编辑。例如将眼睛与嘴巴放大，对马的胖瘦调整