SliderYolo：实现滑块验证码的Yolo识别！
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简介：
简介：SliderYolo是一种创新方法，采用YOLO算法模型来高效地解决滑块验证码识别问题。该技术能够快速、准确地定位并识别滑块位置，极大提高了自动化处理效率。
SliderYolo是基于百度飞桨PPYolo训练的模型，能够识别易盾、云片、极验、腾讯等各种正方形滑块，识别率高达99.9999%。使用方法如下：下载整个项目后解压__params__.zip文件，并将解压出来的__params__文件放置在与__model__同目录下即可。要在slider_infer.py文件中查看返回的滑块坐标，请参考下面的函数：
def infer():
config = Config(./) # 模型路径
detector = Detector(config, ./, use_gpu=False, run_mode=fluid)
results = detector.predict(24487f4052354b988f5de1093b6e11c0.jpg, 0.5) # 0.5 是阈值
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