一.前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的. 二.具体 1.因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244,而数据集是28*28的,所以需要通过OpenCV在代码里去改变. 2.把模型下载后离线放入用户的管理目录下面,这样训练的时候就不需要从网上再下载了 3.我们保留的是除了全连接的所有层. 4.选择数据生成器,在真正使用

javaCV图像处理系列: 一.javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 二.javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 三.opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 四.opencv图像处理系列:国内车辆牌照检测识别系统(万份测试准确率99.7%以上

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki C:\Users\Public\py36\Lib\site-packages\pytesseract #!/usr/bin/env python '''Python-tesseract. For more information: https://github.com/madmaze/pytesseract '

字符识别OCR原理及应用实现 文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号.光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程. 工业场景的图像文字识别更加复杂,出现在很多不同的场合.例如医药品包装上的文字.各种钢制部件上的文字.容器表面的喷涂文字.商店标志上的个性文字等.在这样的图像中,字符部分可能出现在弯曲阵列.曲面异形.斜率分布.皱纹变形.不完

OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程.Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Google进行改进,消除bug,优化,重新发布.项目地址:https://github.com/tesseract-ocr 该项目最新版本是3.04,本人试验用的版本是3.02. 1 安装并设置环境 运行tesseract-ocr-setup-3.0

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

测试一 字段:ID,test,number 电脑配置:8g内存 同时写入超过5w条,就会卡死 错误提示 Fatal error: Allowed memory size of bytes exhausted (tried to allocate bytes) 测试二 字段:ID,test,number 电脑配置:8g内存 写入记录5w, 耗时:10s 读取5w,耗时 字段:ID,name,number 100w记录 SUM耗时只需要0.233s 100w记录 count(*)耗时只需要0.165

我发现开发项目用的redis 隔一两分钟就出现 耗时问题,长达五秒.一开始以为是 redis 服务器不稳定,但运维测试发现redis稳定的,在高并发下最大耗时也就只有100毫秒左右,怎么也不可能达到5秒. 排除redis服务器稳定性问题后,就只有可能网络抖动问题 和 客户端redis配置及代码问题了,监控了 redis 耗时后发现了诡异的地方,如下图~

SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据发邮件脚本分享 第一步建库和建表 USE [master] GO CREATE DATABASE [MonitorElapsedHighSQL] GO --建表 USE [MonitorElapsedHighSQL] GO --1.表[SQLCountStatisticsByDay] --抓取到的sql语句数量 CREATE TABLE [dbo].[SQLCountStatisticsByDay] ( id , ) PRIMARY KEY ,

前面两篇分别介绍了通过脚本和C代码读写/sys/class/gpio以控制GPIO.实际项目调试时经常还需要在Java代码里控制GPIO,其实现与C代码类似,唯一不同是Android权限.本文重点介绍Android6.0权限的配置并对在Java层控制GPIO的耗时做简单分析. 以高通平台为例,权限配置主要修改HLOS/device/qcom/sepolicy/common目录下的file.te.file_contexts和system_app.te三个文件. file.te修改如下, # GPI

图像处理中,有很多算法由于其内在的复杂性是天然的耗时大户,加之图像本身蕴涵的数据量比一般的对象就大,因此,针对这类算法,执行速度的提在很大程度上依赖于硬件的性能,现在流行的CPU都是至少2核的,稍微好点的4核,甚至8核,因此,如果能充分利用这些资源,必将能发挥机器的强大优势,为算法的执行效果提升一个档次. 在单核时代,多线程程序的主要目的是防止UI假死,而一般情况下此时多线程程序的性能会比单线程的慢,这种情况五六年前是比较普遍的,所有哪个时候用VB6写的图像程序可能比VC6的慢不了多少.可在多核

在接口开发中,我们通常需要统计接口耗时,为后续接口性能做统计.在springMVC中可以用它的aop来记录日志. 1.在spring配置文件中开启AOP <!--*************** 支持aop **************** --> <aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true" /> 2.编写AOP package com.parry.demo.aop; import org.apache.log

四则运算编程 PSP记录个人项目耗时情况 PSP Personal Software Process Stages Time(%) Planning 计划 7 Estimate 估计这个任务需要多少时间 7 Development 开发 85 Analysis 需求分析 4 Design Spec 生成设计文档 5 Design Review 设计复审 3 Coding Standard 代码规范 4 Design 具体设计 12 Coding 具体编码 40 Code Review 代码复审

我遇到的问题是代码中不断的添加一个图标到舞台上,而且这个图标非常小,所以从内存也看不出什么问题. 但是由于舞台物件太多了,并且不断添加,导致渲染耗时严重. 而且这种错误,开发工具并不会报错,也不属于死循环. 只能是一点点的追踪. 比如我发现,只有当出现角色攻击其它对象的时候, 才会出现这个问题,而且问题不是加载完成进入游戏就马上出现,而是要经历一段时间才会出现问题.那么就可以确定,这个问题是需要时间积累才产生的,并且在攻击时出现,那么我就用排除法,把攻击时产生的动作代码一个个注释掉,并一个个排除

请同学们参照教材<构建之法>2.3节表2-4 PSP2.1汇报自己在完成四则运算编程时候的时间分布,发布到博客上. 个人项目耗时情况分析 PSP Personal Software Process Stages Time(%)Senior  Planning 计划 10 · Estimate · 估计计划需要多长时间 10 Development 开发 86 · Analysis · 需求分析 5 · Design Spec · 生成设计文档 6 · Design Review · 设计复审

PSP个人项目耗时对比记录表:四则运算   Personal Software Process Stages Time(%) Planning 7  Estimate 9 开发 76    •需求分析  6    •生成设计文档  7    •设计复审(和同事审核设计文档)  6    •代码规范(为目前的开发制定合适的规范)  9    •具体设计  23    •具体编码 86    •代码复审  21    •测试(自测,修改代码,提交修改)  20 报告 55    •测试报告  25

使用委托进行异步操作,处理一些耗时操作,防止主线程阻塞 使用例子: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace Demo { class Program { static void Main(string[] args) { Func<string> fun = new Func<string>(Test); Console.Write

Ocrad.js 相当于是 Ocrad 项目的纯 JavaScript 版本,使用 Emscripten 自动转换.这是一个简单的 OCR (光学字符识别)程序,可以扫描图像中的文字回文本. 不像 GOCR.js,Ocrad.js 被设计成一个端口,而不是围绕可执行的包装.这意味着后续的图像处理,并不涉及重新初始化可执行代码,以便处理图像尽可能少的进行,因此它需要的时间仅为 GOCR.js 的八分之一. 在线演示      立即下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果

处理事情: 数据处理过程中,速度很慢,无法准确定位分析是DB问题还是客户端处理问题,所以增加计时统计日志: Delphi计时首次使用,查阅资料,予以记录: var BgPoint, EdPoind: int64; OffSet: int64; begin BgPoint := GetTickCount; //>> 逻辑处理语句...... EdPoind := GetTickCount; OffSet := EdPoind - BgPoint; //耗时(ms) end; //>>