1. https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator 2. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/overview.html 3. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html…

CRNN简介 CRNN由 Baoguang Shi, Xiang Bai, Cong Yao提出,2015年7月发表论文:"An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition",链接地址:https://arxiv.org/abs/1507.05717v1 CRNN(卷积循环神经网络)集成了卷积神…

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本…

先说说他们的产品:企业免疫系统(基于异常发现来识别威胁) 可以看到是面向企业内部安全的! 优点整个网络拓扑的三维可视化企业威胁级别的实时全局概述智能地聚类异常泛频谱观测 - 高阶网络拓扑;特定群集,子网和主机事件可搜索的日志和事件重播历史数据设备和外部IP的整体行为的简明摘要专为业务主管和安全分析师设计100%的能见度 企业免疫系统是世界上最先进的网络防御机器学习技术.受到人体免疫系统自我学习智能的启发,这种新技术在复杂和普遍的网络威胁的新时代中,使组织自我保护方式发生了根本转变. 人体免疫系统…

最近了解了下yolov3的训练数据集部分,总结了以下操作步骤:(基于pytorch框架,请预先装好pytorch的相关组件) 1.下载ImageLabel软件对图片进行兴趣区域标记,每张图片对应一个xml文件,其中记录了w,h,xmin,ymin,xmax,ymax 2.将图片装入文件夹images.xml文件装入文件夹xmls内,将其放入yolo的data文件夹(目录)下 data文件夹下文件夹如下图片: 上述的各类文件夹(除了samples)本不是存在的,其余均需要自己创建(或者通过脚本创建…

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute…

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor…

从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片…

1.重命名,Python中文路径各种错误,所以需要先将所有文件的路径名全都改成中文.用的是MAC系统,所以WIN下的命令行批处理没法解决,所以用C来完成 // Created by Carl on 16. // Copyright (c) 2016年 Carl. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h&…