使用jTessBoxEditorFX训练Tesseract-OCR教程 注:1,工具是JAVA编写的,所以在使用工具之间,需要安装JAVA环境. 2,安装Tesseract-OCR应用程序,并将目录添加到环境变量中,方便使用cmd调用命令.   步骤一:使用画图软件生成要训练的.tif文件,本例做了34个.tif文件,如下: 注:图片的格式不限定.我使用灰度图像. 步骤二:使用jTessBoxEditorFX将所有.tif文件合并成一个.tif文件,如图: 并在该目录下可以看见合并后你所命名的t

1快速训练自己的目标 在 YOLO2 (2) 测试自己的数据 中记录了完整的训练自己数据的过程. 训练时目标只有一类 car. 如果已经执行过第一次训练,改过一次配置文件,之后仍然训练同样的目标还是只有一类 car,即可按如下过程快速实现. 1数据输入 1 复制原始图像到\darknet\x64\data\obj下,清空原来的训练图像 2 复制生成的每一个图像对应的txt标定文件到\darknet\x64\data\obj下,清空原来的txt 3 将记录训练集图像路径的train.txt复制到\

随着预训练模型越来越成熟,预训练模型也会更多的在业务中使用,本文提供了bert和albert的快速训练和部署,实际上目前的预训练模型在用起来时都大致相同. 基于不久前发布的中文数据集chineseGLUE,将所有任务分成四大类:文本分类,句子对判断,实体识别,阅读理解.同类可以共享代码,除上面四个任务之外,还加了一个learning to rank ,基于pair wise的方式的任务,代码见:https://github.com/jiangxinyang227/bert-for-task. 具

也没啥原创,就是在学习深度学习的过程中丰富一下我的博客,嘿嘿. 不喜勿喷! Hinton是深度学习方面的大牛,跟着大牛走一般不会错吧-- 来源:A fast learning algorithm for deep belief nets 看着引用次数,什么时候我也能来一篇(不要笑我这个学渣). 摘要中出现的几个词就让我有点茫然: complementary priors,这是一个启发规则还是什么鬼的 explaining away effects,没听说过这个效应捏 据说他的这种快速的贪心算法(

关键词:级联分类器.opencv_traincascade 下面简述操作过程: 准备正负样本:neg.pos 正负样本路径生成:dir /a/b>path.txt //path:pos or neg 正样本训练集生成:opencv_createsamples.exe -info pos\pos.txt -vec pos\pos.vec -num 799 -w 24 -h 24  pause 样本训练:opencv_traincascade.exe -data data -vec pos/pos.

本文转载自:http://tech.ifeng.com/a/20180713/45062331_0.shtml 选自TensorFlow 作者:Michael Tyka 机器之心编译 参与:路.王淑婷 今日,TensorFlow 推出新工具 Seedbank,用户可在该平台上查找大量机器学习示例(包括教程.研究文章等等),这些示例还具备相应的 Colab notebook,使应用更加简单明了. 工具链接:http://tools.google.com/seedbank/ 发现并开始新的机器学习项

摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网

cifar10训练实例 1. 下载数据 # sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh 2. 转换数据格式为lmdb # sudo sh examples/cifar10/create_cifar10.sh 转换成功后,会在 examples/cifar10/文件夹下生成两个文件夹,cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb, 里面的文件就是我们需要的文件. 3. 配置solver.prototxt文件 为了节省时间,我们进行快速训练(t

1. 引言 最近在微软Learn平台学习Azure认知服务相关的内容,看到了一个有关"使用自定义视觉对濒危鸟类进行分类"的专题,该专题的主要内容就是使用 Azure Custom Vision创建一个模型来标识鸟类物种.学习完以后,觉得内容挺有意思,英语不好的同志不要觉得有压力,这个专题学习模块的所有内容已经汉化.但是有个问题就是,学习完以后,你会发现,该项目是在PC上使用现有的照片来进行识别,这样的操作并不是十分方便.目前,随着物联网设备的普及,使用树莓派作为IoT终端.结合摄像头捕

win10下亲测有效!(如果想在tensorrt+cuda下部署,直接看第五5章) 一.win10下创建yolov8环境 # 注:python其他版本在win10下,可能有坑,我已经替你踩坑了,这里python3.9亲测有效 conda create -n yolov8 python=3.9 -y conda activate yolov8 pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二.推理图像 模型下

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤

选自 Github 机器之心编译 参与:吴攀.李亚洲 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门: 笔记:https://github.com/

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训

一. 预备知识 包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network.参考 http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程.二者只是在某些公式表达上有细微的差距. 二. 卷积神经网络CONVNET 此部分来自 http://m.blog.csdn.net/ar

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

源地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_79b67dfe0102uzra.html 最近需要用到人脸检测,于是找了篇引用广泛的论文实现了一下:Robust Real-Time Face Detection.实现的过程主要有三个步骤:人脸数据准备,算法实现,算法调试.     人脸数据集的准备:网上有很多免费的和付费的.比如这里有个网页介绍了一些常用的人脸数据库.我这里只是人脸检测(不是人脸识别),只要有人脸就可以了,所以我下载了几个数据集,然后把它们混在一起用(后面

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩.在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练.一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练.然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具.近来流