上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度.语音识别.机器人.无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好. 基于AI技术,美团搭建了世界上规模最大,复杂度最高的多人.多点实时智能配送调度系统:基于AI技术,美团推出了业内第一款大规模落地的企业应用级语音交互产品,为50万骑手配备了智能语

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(

作者: 苏剑林 系列博文: 科学空间 OCR技术浅探:1. 全文简述 OCR技术浅探:2. 背景与假设 OCR技术浅探:3. 特征提取(1) OCR技术浅探:3. 特征提取(2) OCR技术浅探:4. 文字定位 OCR技术浅探:5. 文本切割 OCR技术浅探:6. 光学识别 OCR技术浅探:7. 语言模型 OCR技术浅探:8. 综合评估 OCR技术浅探:9. 代码共享(完) 泰迪杯:基于深度学习和语言模型的印刷文字OCR系统.pdf

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从

验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人:设计理念是对人友好,对机器难. 上图是常见的字符验证码,还有一些验证码使用提问的方式. 我们先来看看破解验证码的几种方式: 人力打码(基本上,打码任务都是大型网站的验证码,用于自动化注册等等) 找到能过验证码的漏洞 最后一种是字符识别,这是本帖的关注点 我上网查了查,用Tesseract OCR.OpenCV等等其它方法都

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,

在实现网络爬虫的过程中,验证码的出现总是会阻碍爬虫的工作.本期介绍一种利用深度神经网络来实现的端到端的验证码识别方法.通过本方法,可以在不切割图片.不做模板匹配的情况下实现精度超过90%的识别结果. 本文分为两个部分,第一个部分介绍如何利用深度神经网络实现验证码的训练和识别,第二个部分介绍在实现过程中需要克服的工程问题. 一. 基于深度神经网络的验证码识别 验证码的识别是从图片到文字的过程.传统的算法如OCR正是为了解决此类问题而设计的.然而,在真实情形中,验证码通常并不以规则的文字出现,即文字

小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别.车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+.传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别.任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是不够的,本篇文章的主要目的是教大家如何批量生成车牌. 生成车牌数据 1.定义车牌数

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现(python3.5) 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据,毫不夸张的说,训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度.而本节的训练样本数据(验证码:字母和数字组成)通过调

背景 在之前的文章中,我们已经提到过团队在UI自动化这方面的尝试,我们的目标是实现基于 单一图片到代码 的转换,在这个过程不可避免会遇到一个问题,就是为了从单一图片中提取出足够的有意义的结构信息,我们必须要拥有从图片中切割出想要区块(文字.按钮.商品图片等)的能力,而传统切割算法遇到复杂背景图片往往就捉襟见肘了(见下图),这个时候,我们就需要有能力把复杂前后景的图片划分为各个层级图层,再交给切割算法去处理,拿到我们期望的结构信息. 经过传统切割算法处理,会无法获取图片结构信息,最终只会当成一张图

计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习,希望能坚持下去. 2019-01-05 基于TensorFlow的深度学习系列教程 2--常量Constant 2019-01-03 深度学习Tensorflow生产环境部署(下·模型部署篇) 2019-01-03 深度学习Tensorflow生产环境部署(上·环境准备篇) 2018-12-23 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 2018-12-22 想要接触人工智能吗?先要学会如何阅读论文 20

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

一.深度学习在小数据集的表现 深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决: 1.降低偏差,图像平移等操作 2.降低方差,dropout.随机梯度下降 先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于<撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!> 原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekasso/ 1.样本数量少于100个,最好不要使用深度学习 倘若你的样本数量少于100个,最好不要使用

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享 第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享 第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯

[摘要] 本文为MoXing系列文章第一篇,主要介绍什么是MoXing,MoXing API的优势以及MoXing程序的基本结构. MoXing的概念 MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API.相对于TensorFlow和MXNet等原生API,MoXing API让模型的代码编写更加简单,允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码,即可实现任意模型在多GPU和分布式下的高性能运行. MoXing-TensorFlow支持原生TensorF

前两个月参加了学校的国创项目,和一个外院的同学组队.课题是基于深度学习的新闻图片中网络暴力元素的检查. 6月末最后一门试考完,正式开始暑假,便有了大把时间搞这个国创项目(反正没有其他事干).两个组凑钱买了服务器.实验室的师兄老早告诉我们,配环境是第一步,我们可能要搞很久.下面总结一下配环境中获得的经验. 首先是要有独立的环境,因为github上的代码有些是python2.7有些是3.6,需要的包的版本也不同.于是乎我参考网上的教程pip安装了一个conda.有了conda之后就可以进行独立的环境