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沙龙
1
回答
为什么
CNN
模型
可以
识别
没有
字符
段
的
图像
中
的
字符
?
python
、
conv-neural-network
我有
CNN
: ?
为什么
它能够
识别
这个
图像
? ?
没有
任何文本分割?谢谢。
浏览 10
提问于2021-04-02
得票数 0
1
回答
我
可以
不使用标签数据只将
图像
提供给简单
的
CNN
模型
吗?
deep-learning
、
keras
我只有
图像
数据集。我只想从简单
的
CNN
模型
中
获取特征地图,所以我
可以
只给
模型
图像
而不使用标签数据吗?如何与madel唯一
的
图像
相匹配?📷
浏览 0
提问于2019-09-09
得票数 0
2
回答
过度拟合-训练和验证精度之间
的
巨大差异
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我有一个180 k
图像
的
数据集,我试着
识别
图像
上
的
字符
(车牌
识别
)。所有这些车牌都包含7个
字符
,35个
字符
是可能
的
,因此输出矢量y是形状(7, 35)。因此,我对每一个车牌标签都进行了热编码。我应用了EfficentNetB0
模型
()
的
底部和一个定制
的
顶部,它被划分为7个分支(因为每个车牌有7个
字符
)。,我只使用了10.000张训练
图像<
浏览 2
提问于2020-07-16
得票数 3
回答已采纳
1
回答
训练集
的
颜色特征在
CNN
的
模式
识别
中
起作用吗?
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
computer-vision
、
conv-neural-network
我最近开始使用深度学习和
CNN
,正如所引用
的
那样,它们试图自己从样本中提取最优
的
特征。我制作了一个
模型
来
识别
字符
,其中训练集具有黑色背景
的
图像
和白色
的
文字。然而,这种类型
的
模型
无法
识别
白色背景上有黑底图案
的
图像
(我尝试了自己
的
输入和上一组底片
的
底片)。 是否
可以
使用相同
的
<e
浏览 0
提问于2019-04-14
得票数 0
2
回答
指定光学
字符
识别
的最佳方法是什么?
python
、
deep-learning
、
nlp
、
regex
、
ocr
我有一个完全
可以
理解
的
信息提取要求(发票号、发票数据、到期日、总数等)。从扫描发票(数字格式是
图像
,而不是PDF),最好是Python。好
的
是,所需
的
信息或多或少肯定存在于页面上,而这些信息
的
(regexp类)文本格式也往往是后续
的
。另一方面,缺点是发票
的
布局非常多样。我使用了以下可能
的
方法: 使用
字符
识别
来提取纯文本,然后尝试与片段拼图。这种方法存在着相当大
的
问题: OCR<em
浏览 0
提问于2017-03-23
得票数 4
1
回答
我们
可以
使用
CNN
/LSTM在
图像
中找到所需
的
字符
串吗?或者,我们是否需要在使用
CNN
/LSTM提取文本后应用NLP。有人能澄清一下吗?
deep-learning
、
lstm
、
python-tesseract
我正在构建一个基于
图像
的
解析器算法。tesseract
没有
给出准确性。因此,我正在考虑建立一个基于
CNN
+LSTM
的
图像
到文本转换
模型
。我
的
方法是正确
的
吗?我们
可以
直接从
CNN
_LSTM
模型
中提取所需
的
字符
串而不是NLP吗?或者您认为有其他方法
可以
提高tesseract
的
准确性吗?
浏览 17
提问于2019-03-22
得票数 0
1
回答
CNN
-在一张图片中显示
的
两个类之间选择
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我目前正在运行一个非常普通
的
CNN
,但我有一些包含“多类”
的
图像
,它将数字
图像
分类到不同
的
类(不是光学
字符
识别
),但是我也有一个称为"bad_captures“
的
类,用于
没有
数字
的
图像
。然而,有些
图像
具有bad_captures所具有的一些功能,但同时也包含数字。目前
模型
预测这些
图像
是坏
的
,但我需要它
浏览 18
提问于2018-12-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在Windows中使用创建
的
Tensorflow
CNN
模型
?
tensorflow
、
windows-7-x64
我正在研究
字符
识别
。我以前在matlab
中
工作,我
的
分段代码是在matlab
中
创建
的
,安装在Windows
中
。现在,我正在Ubuntu使用Tensorflow进行
CNN
实验。是否在Windows中加载和测试创建
的
Tensorflow
CNN
模型
?
浏览 0
提问于2016-10-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用机器学习进行人脸
识别
的灰色还是RGB?
machine-learning
、
conv-neural-network
、
rgb
、
face-recognition
我正在建立一个用于人脸
识别
的卷积神经网络(
CNN
)
模型
。我读过几篇文章,说灰度
图像
最适合人脸
识别
,但
为什么
没有
得到令人满意
的
信息呢?对于人脸
识别
模型
,是否需要有颜色信息,或者在灰度转换时会丢失
图像
中有用
的
信息? 预测
的
精度是如何变化
的</e
浏览 0
提问于2017-05-17
得票数 1
2
回答
预先训练
的
CNN
一次学习
cnn
、
mnist
根据这个视频,我使用
的
CNN
应该是在MNIST上预先训练过
的
.
为什么
CNN
必须接受预先训练?
浏览 0
提问于2018-08-16
得票数 4
1
回答
建立车牌
识别
模型
的
最佳方法
opencv
、
tensorflow
、
conv-neural-network
、
automatic-license-plate-recognition
我正试图建立一个深度学习
模型
,利用
CNN
这样
的
深度学习技术来检测和读取车牌。我会在tensorflow做个模特。但我仍然不知道什么是建立这样
的
模型
的
最佳方法。我检查过几个像这样
的
型号所以我计划遵循
的
步骤是 通过建立一个综合数据集来训练使用<
浏览 1
提问于2017-06-16
得票数 0
1
回答
在文字图片中分割
字符
的
一些算法有哪些
algorithm
、
conv-neural-network
、
recurrent-neural-network
上面是图片,我想把测试
中
的
字符
分割成4个独立
的
图像
,每个
图像
分别包含T,E,S,T,然后使用
CNN
来
识别
每个
字符
。有多少算法
可以
帮助做到这一点?我
可以
使用RNN和LSTM来做这件事吗?因为我更喜欢神经网络,但如果有更简单
的
算法,请说明。非常感谢。
浏览 1
提问于2017-11-16
得票数 0
1
回答
提取
的
CNN
特征
的
类型是什么:全局还是局部特征类型,还是两者兼而有之
image-processing
、
conv-neural-network
、
feature-extraction
众所周知,局部特征描述
图像
内容
的
局部结构,而全局特征描述
图像
内容
的
整体。正处于深度学习领域
的
卷积神经网络本身就
可以
提取重要
的
特征,我想知道
CNN
提取
的
特征是局部特征还是全局特征,还是两者兼而有之?
为什么
?有
没有
人
可以
帮助我在一些分析或参考回答我
的
问题。谢谢。
浏览 276
提问于2019-07-11
得票数 2
3
回答
来自手绘
的
字体
识别
android
、
opencv
、
fonts
、
machine-learning
、
pattern-matching
我一直致力于一个应用程序,涉及字体
识别
的基础上,用户在Android画布上自由绘制
字符
。我在这个主题上做了一些研究,找到了一些论文和文章,但大多数都是从捕获
的
图像
中
识别
字体。但在我
的
场景
中
,我知道用户绘制<em
浏览 5
提问于2016-08-26
得票数 11
1
回答
CNN
OCR机器可读区域
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我正在训练一个卷积神经网络来
识别
智能手机上
的
MRZ(机器可读区域)
字符
。我想知道是否为了提高准确性,我应该用多种字体训练它,即使MRZ只使用OCR-B。此外,该
模型
在设备上
的
执行精度与我用来训练/测试它
的
python代码
中
的
精度水平不同。有什么想法吗?这是我正在使用
的
架构: model.add(Convolution2D(filters=32, kernel_size
浏览 4
提问于2019-03-21
得票数 1
2
回答
tensorflow
中
的
训练精度下降
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
我试图创建一个用于
字符
识别
的
模型
。对于28*28
的
数据集和0-9
的
字符
,该
模型
工作得很好,但如果更改为64*64,
字符
范围为0-9,a-z,A-Z,则训练精度会下降。我也尝试使用不同
的
数据集进行训练,但同样
的
事情正在发生。将学习率更改为0.001也无济于事。有人能说出这是什么问题吗?
浏览 0
提问于2018-06-08
得票数 1
1
回答
如何将利用
CNN
提取
的
特征传递到RNN
中
?
neural-network
、
deep-learning
、
tensorflow
、
rnn
、
ocr
我有如下文字
图像
: 假设这是一个256x64
图像
。我
的
目标是以73791096754314441539
的
形式从
图像
中提取文本,这基本上就是OCR所做
的
。我正在尝试建立一个能从
图像
中
识别
单词
的
模型
。当我说这个词
的
时候,它
可以
是任何一种: a-z,A-Z,包括spaces 在内
的
特殊
字符
我已经在
浏览 0
提问于2017-07-11
得票数 6
1
回答
在更快
的
R-
CNN
中
预训练网络
的
目的是什么?
faster-rcnn
、
conv-neural-network
我不能理解预先训练好
的
网络
的
目的。据我所知,它用于RPN和分类网络。但我不明白是怎么做到
的
。
浏览 13
提问于2020-03-16
得票数 0
1
回答
如何将4幅
图像
序列传递给LSTM和
CNN
-LSTM
cnn
、
lstm
、
pytorch
、
mnist
我得到了一份作业,在学习PyTorch、LSTM和
CNN
的
兔子洞里,我坚持了下来。1111标签1(保持不变趋势) 1234标签2增加趋势4321标签3下降趋势7382标签7下降趋势-上升趋势-下降趋势我有点困在如何把这个传
浏览 0
提问于2021-04-21
得票数 0
2
回答
基于Keras
的
Bib号码
识别
cnn
我想用Keras来实现一个赛车圈号码
识别
应用程序(为了学习
的
目的)。我
可以
管理一个
CNN
模型
来检测不同
的
数字,但是如何从
图像
中
只定位特定
的
区域,并确保这个区域是一个bib号?完成此任务
的
步骤:数字
识别
器-使用MNIST数据集训练
CNN
模型
。 什么解决方案才是只本地化特定区域
的
最佳选择?我应该使用更快
的
R,YOL
浏览 0
提问于2019-10-29
得票数 0
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