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手把手教你实战汉

由TinyMind发起的 #第一届汉挑战赛# 正火热进行中,比赛才开始2周,便有数只黑马冲进榜单。目前TOP16全部为90分以上,可谓竞争激烈,高手如林。 为此TinyMind特邀战场中奋勇拼搏的两名前锋,为大家整理了一些经验心得,用不同的解题思路,以启发新手们如何开动,参与到本次比赛中。 以下为参赛ID:真的学不会 的经验分享 汉入门 前段时间参加了一次TinyMind举办的汉挑战赛,说是挑战赛其实就是一场练习赛。 10000张图片的测试集 上面的训练集总共有100个汉,每一个汉都有400张不同的图片,数据量上来看算是一个比较小的数据集。 以下为参赛ID:Link 的经验分享 深度学习入门指南:从零开始TinyMind汉 环境搭建 数据导入 启动网络 环境搭建: 对入门来说,最容易的还是windows下进行开发。

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Caffe2 - (九)MNIST 手写

Caffe2 - MNIST 手写 LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid. model helper import matplotlib.pyplot model.LearningRate(ITER, "LR", base_lr=-0.1, policy="step", stepsize=1, gamma=0.999 ) ONE - 用于更新梯度的常数,只需要创建一次,放 model.Checkpoint([ITER] + model.params, [], db="mnist_lenet_checkpoint_%05d.lmdb", # 保存的名

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    专栏 | PaddlePaddle上实现MNIST手写

    框架解析和安装教程的介绍之后,本次专栏将教你如何 PaddlePaddle 上实现 MNIST 手写数。 该数据集非常小, 很适合图像的入门使用, 该数据集一共有 4 个文件, 分是训练数据和其对应的标签, 测试数据和其对应的标签. 文件如表所示: ? 定义神经网络 我们这次使用的是卷积神经网络 LeNet-5,官方一共提供了 3 个分类器,分是 Softmax 回归,多层感知器,卷积神经网络 LeNet-5,图像问题上,一直是使用卷积神经网络较多 , 初始化函数中来初始化我们的 PaddlePaddle,初始化 PaddlePaddle 的时候,就要指定是否使用 GPU 来训练我们的模型,同时使用多少个线程来训练。 之后也要创建一个优化方,这个优化方是定义学习率等等训练中的处理。

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    AI说:你的有咖喱味丨看

    郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 电影《大侦探福尔摩斯》中,福尔摩斯能够根据两个英文母的笔迹,判断写者的才能与性格特点,破对手的伪装。 ? 降噪后提取笔画线条,数据的四种特征:距离因素、主成分分析(PCA Direction)、通过Cloud of Line Distribution软件进行的线分布特征、描边特征,通过分类器判断属于五个国家的哪一种 准确率比前人算翻倍 最后的测试中,这套方的确出了不少各种各样的: ? 研究者们统计了一下这个方的准确率: ? 上图中,下面的表格是前人研究的方测试结果,可以看出,针对数据集中的每个国家,笔迹准确率都40%左右,没有过半; 上方的表格则是这次研究者们的测试结果,每个国家的笔迹准确率都60%以上,平均达到了 或许它可以用刑侦领域,以迹结合人脸、生物等技术来判断犯罪,但迹的只能作为参考,有误判的可能性。 不过,迹作为个人的数据也可以被用来做营销。

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    Baseline | 2019 DCIC《 文化传承—汉多场景

    赛题名称 文化传承 – 汉多场景 (Cultural Inheritance – Recognizing Chinese Calligraphy in Multiple Scenarios) 全球化、电子化的今天,的外部环境有了非常微妙的变化,对于年轻一代,古代越来越难以,一些由这些承载的传统文化无顺利传承。 所以利用先进的技术,实时、准确、自动地出这些,对于记录整理艺术和传播背后的中国文化有着重要的社会价值。 赛题任务 是中华民族文化传承的瑰宝,希望此次大赛能够通过人工智能算实现的自动,解决实际场景中有些难以的问题。要求参赛者给出测试数据集中每张图片中文的位置及对应的内容。 本次大赛会提供已标注的训练图片集供参赛者开发训练生成模型和算,参赛者用开发&训练生成的模型和算测试图片集中每张图片的内容以及文对应的位置并提交竞赛平台,以参赛者提交的结果准确率作为竞赛排名成绩的依据

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    腾讯云文之通用印刷

    AI开放平台逐渐成熟的今天,你谷歌里搜索一下通用印刷,搜出来的第一个就是腾讯云的通用印刷,你看一下: image.png 关于通用印刷,你知道的,有多少? 你随便拿一本的一页纸来拍一张,想出上面的文,这就叫做通用印刷。 你可以对比一下下面这张表: 【荐】通用印刷 【荐】通用印刷(高精度版) 通用印刷(精简版) 适用场景 适用于所有通用场景的印刷 适用于文较多、长串数、小、模糊、倾斜文本等困难场景 适用于快速文本场景,准召率有一定损失,价格更优惠 准确率 96% 99% 91% 价格 中 高 低 支持的语言 中文、英文、中英文、日语、韩语、西班牙语、语、德语、葡萄牙语、越南语、马来语、 ,返回角度信息 支持旋转,不支持角度返回 支持旋转,返回角度信息 欢迎使用它,然后来询。

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    快速,3步到位

    微信图片_20200706153157.png 这些情况设计师或者运营同学中最为常见,那么到底怎么快速到底是什么呢? 今天我给大家推荐一款小工具,可以快速的图片中的到底是什么,有没有侵权! 工具网址:维权骑士——(顶部导航栏)原创检测——检测 如果大家觉得不方便,也可以直接点击这里 打开工具之后,直接点击上传图片或者拖拽图片到检测框,智能之后,点击立即检测按钮即可; 微信截图_ 20200706162155.png 第三步:检测结果 强大的数据处理技术和高智能化内核,智能简化软件操作步骤,极速图片上的。 你以为这样就结束了,检测出的,还有侵权风险,比如本次检测的是站酷小薇LOGO,它本身是一个可商用版权,检测结果就会提示【侵权风险低】,这样基本上就可以放心使用了。

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    怎么图片里的

    日常的工作中,我们经常会遇到这样的问题:发现一款很好看的,想要使用却发现不知道这款叫什么,或者,你很知道这款,很想用这款,但是又不确定这款是否可以商用...... 这时,一款强大的工具可以很高效地救你于水火,今天小刀就来给我详细介绍下这款。 打开百度,搜索维权骑士—— 111.png 进入官网之后,点击顶部导航栏的原创检测,下拉至检测,点击进入; 微信截图_20200714120022.png 检测页面,上传或拖拽文到检测框 —— 微信截图_20200706162155.png 这里如果是出现结构较散,可以点击左键按钮,拖到同一个框里,组成需要检测的; 微信截图_20200706162155.png 点击开始检测即可获得检测结果

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    tensorflow实现手写

    调用tensorflow实现手写。 内容参考自北京大学曹健教授的tensorflow课程,此感谢 代码原址:https://github.com/cj0012/AI-Practice-Tensorflow-Notes 之前人工智能课上自己手动搭建过一个 BP神经网络实现MNIST数据集的手写,使用的是c++,最终准确率的上限95%至96%左右(毕竟水平有限)。 总框架 主要分为三个部分如下: 前向传播过程(mnist_forward.py) 进行网络参数优化方的反向传播过程 ( mnist_backward.py ) 验证模型准确率的测试过程(mnist_test.py train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step) 使用梯度下降算

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    Android上用AI

    AI其中一个很重要的应用就是物。 今天我们来看看如何Android上实现这个功能。 物包括两个方面,一个是物位置,划出图片中的物什么位置。 另一个是物,告诉你这是个什么物,是人是狗,是桌子还是鸟。 ? SSD 目前最优秀的物神经网络能够1900多种物。我们把这个网络落地到Android上看看它的效果怎样。 假设这个模型能2种物,分是猫和狗,忽略物的位置的话,那么它的输出结果应该是啥? 因为正常来说,网络只能输出一个一维数组表示每个标签的概率,它并不会输出用文描述的物… 细想一下要是真这样的话那就恐怖了… 我们的app中需要先把这两个东西放进去,下面这两个就是网络和标签了 ? 需要源码的小伙伴可以公号回复”物“来获取源码回去研究。 下面是AI app的截图。 ? phone ? laptop

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    线图片系统Ver2.0

    工具介绍: 该工具是小文博客基于Django框架开发的图片系统,调用腾讯云API,目前可身份证、驾驶证、行驶证、营业执照、印刷、手写等十几种图片。 开发历程: Ver 1.0版本 本着学习和练习的目的开发了第一代线OCR图片系统,并将关键代码上传至Github。 ? ? 无奈之下想出一个折中的办——提供注册登陆系统,用户可以自己设置API。 功能介绍: 访客每日可10张图片,超过次数后失败,并返回刷新时间(18小时)。 ? ? (各类图片 每月免费额度1000张) 更多细节请移步 线图片系统 亲自线图片: 游客验地址:https://ocr.qcgzxw.cn/ 注册用户无限制次数页面:https: 点击提交后,自动跳转至 无限制 的API页面,点击右上角次数统计可以查看本月图片次数。 信息说明: 1.根据图片出的文仅供参考,不保证正确。

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    深度学习|tensorflow手写

    我们依旧以MNIST手写数据集,来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。 数据 数据下载 这里我们通过tensorflow的模块,来下载数据集。

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    线图片来源原理 选择好的线图片来源程序

    如今已是数化时代,彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候,大家可能会并不清楚一张图片的来源,这就需要用到一些线图片来源的程序。那么线图片的来源的程序是如何工作的? 众多的程序中,如何去选择好的程序呢?项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、线图片来源的原理 首先,线图片的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。 图片的数目越多、种类越多,所出的图片的准确性越高。之后就是去建立算。将要的图片上的颜色进行分割化处理。通过算模拟出该图片每种颜色所的位置及其占比。 最后就是数据库中查询图片及其链接的网站地址。这样就实现了线图片、图片查询来源的工作。 二、选择线图片来源的程序的指南 一款好的图片程序关键就是要看数据库是否庞大。 以上就是为大家带来的关于线图片来源的原理,以及一些好的图片来源程序的选择方。优质的图片程序并不少,只要精挑细选一下就可以找到好的程序。

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    线测试电机参数

    BLDC或者PMSM电机的应用越来越广泛,而精确的控制电机对工程师来说是难点,电机控制中,电机参数对控制效果非常重要,而不注重电机参数的是做不好电机控制的,今天推荐一款ST的电机参数测试工具 正常后可以连接上,点Start就可以开始建立电机模型和参数,绿色表示正常,红色就要检查看哪里不正确,正常后就可以保存,就可以结合我们前几期的推送文章生成电机控制工程了,如果你的芯片不这里支持,那么你就要自己测电机参数了

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    百度开放离线人脸SDK,活率超过98%

    近日,百度AI开发者实战营深圳站中,百度宣布开放人脸线能力,并以SDK的方式一站式集合离线人脸采集、离线检测、离线(对比/搜索)三大功能,按设备维度授权,最低仅需199元/个。 ? 据悉,本次百度开放的三大人脸线能力包括离线人脸采集、离线检测、离线(对比/搜索),并以SDK的方式开放。 ,如屏幕无成像、不同材质反射率不同等,进而实现鲁棒的。 据悉,应用这三种活方案可做到攻击拒绝率超过99.9%,活业务通过率超过98%,远超行业现状,用户可根据需要灵活组合。 “离线”可实现设备本地完成人脸全流程。 用户获取上述离线人脸能力,仅需一个百度人脸离线SDK,吴延宇介绍,百度旨打造一款功能最完善、验最友好的SDK。

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    线手写的多卷积神经网络方

    lower_case_letter_v2.zip - 5.6 MB 下载数据digit_v2.zip - 3.3 MB 下载数据capital_letter_v2.zip - 5.6 MB 简介 本文所描述的研究主要关注线手写系统中的单词技术 该线手写系统使用多组件神经网络(multiple component neural networks, MCNN)作为分类器的可交换部分。 作为一种新近的方,该系统通过将手写文分割成可单独的小片段(通常是符)来进行。于是,结果便是每个已部分的组合。 本文提出了一种基于多卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)的线手写系统。 像几乎所有其他的神经网络一样,它们是用反向传播算的一种变来进行训练的。他们之间不同的地方就是架构。卷积神经网络被设计成可以用最小的预处理直接从像素图像中视觉模式。

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    线转换器是什么 转换的意义

    拥有自己风格的面试或者写文章时,也会让人对自己的看比较好,毕竟写得一手好的人,也不会差到哪里去。 但是一个人想把过去二三十年的风格改变是非常的困难的,这种时候,能够线转换就显得尤为方便。那么线转换器是什么? image.png 一、线转换器是什么 这是一款可以把简和繁互相转化,把改为艺术,可以选择自己喜欢的的软件。不是主流的软件,因为有人喜欢用,有的人不喜欢用。 二、转换的意义 为了更好地满足顾客、合作方的要求;通过合理的设计,能够更好地完成推广工作,也能让对方对自己拥有更多的好感,也能让人看着赏心悦目。 线转换器能够帮助需要的人,满足需求,但有些转换器上面的是需要付费的,所以选择的时候,也看下自己需不需要付费的。线转换器能够工作中提供更好的服务质量。

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    馆场景人脸测温一机可实现哪些应用

    馆引入人脸系统的应用,推动传统图管理模式更新,助力场景管理升级,带来科技的阅读验。那么,学校图馆场景,人脸测温一机可实现的应用,了解多少呢? u=3251257780,2875613520&fm=193.jpg 出入通道上的门禁应用 馆的出入通道设置人脸测温一机应用,将校园卡或借阅证和人脸系统连接,人员出入可通过人脸验证 出入通道上的测温应用 人员“刷脸”通过图馆人脸测温一机的门禁时,同时测量温,记录出入人员温数据,同时上传至管理平台,便于管理人员查看,实现数据追溯。 成功,即可通过,若判断为不一致则无通过。有效避免证件被盗刷的情况发生,保障读者的权益,及图馆安全。 人脸测温一学校图馆场景应用,为人员进出和测温提供便捷的服务,带给读者科技的阅读验。并且记录人员数据,为图馆管理提供数据支持。

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    【基础知线流媒入门

    对一些人来说,这是一次记忆之旅,对另一些人来说,这是一个关于流媒基础知的很好的介绍,这段来自IET Media的视频回顾了广播的历史,以及这些年来它是如何发展到线流媒的,这就提出了一个问题:这么多人线观看的情况下 IET Media的一系列谈话中,视频首先强调,第一次电视广播20年后,视频的录制才是切实可行的,然后谈到电视是如何向色彩、分辨率和数化发展的。 IET Media的RussellTrafford Jones接着讨论了流媒技术的出现,从它的前身到便携式播放器中的基于文件的音乐,通过线广播的兴起,以及这是如何自然演变成以几乎相同的方式流媒视频的冲动 该方的一个关键优点是自适应比特率(ABR),即能够从一个质量级改变到另一个质量级,这通常意味着改变比特率以适应不断变化的网络条件。 通过讨论线流媒的可用标准,本讲座是对流媒的一个很好的介绍,也是任何人对广播和流媒的基本理解的重要部分。

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