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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.Checkpoint([ITER] + model.params, [], db="mnist_lenet_checkpoint_%05d.lmdb", # 保存的名

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腾讯云文之通用印刷

在AI开放平台逐渐成熟的今天,你在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? 你随便拿一本书的一页纸来拍一张,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、法语、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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    怎么图片里的

    在日常的工作中,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 在检测页面,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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    快速,3步到位

    微信图片_20200706153157.png 这些情况在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! 1.61_1.jpg 第一步:截取图片 截取你希望检测的图片,最好是背景纯色,这样更便于快速图片中的; 微信截图_20200706162039.png 第二步:打开工具(重点步骤) 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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    tensorflow实现手写

    调用tensorflow实现手写。 代码原址:https://github.com/cj0012/AI-Practice-Tensorflow-Notes 之前在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法的反向传播过程 ( mnist_backward.py ) 验证模型准确率的测试过程(mnist_test.py OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 在前向传播过程中,规定网络输入结点为 784 个(代表每张输入图片的像素个数),隐藏层节点 500 个(一层),输出节点 10 个(表示输出为数

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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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    【场景文】场景文

    场景文是在图像背景复杂、分辨率低下、多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文序列的过程,可认为是一种特的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动路牌中的文帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束符定位和。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中出对应的文"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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    (2) -命名实实践CRF

    线性链条件随机场可以用于序列标注等问题,需要解决的命名实(NER)任务正好可通过序列标注方法解决。 训练时,利用训练数据 集通过极大似然估计或正则化的极大似然估计得到条件概率模型p(Y|X); 预测时,对于给定的输入序列x,求出条件概率p(y|x)最大的输出序列y 利用线性链CRF来做实的时候, 该库兼容sklearn的算法,因此可以结合sklearn库的算法设计实系统。sklearn-crfsuite不仅提供了条件随机场的训练和预测方法还提供了评测方法。 sorted_labels, digits=3 )) 参考资料 参考资料 条件随机场CRF及CRF++安装与使用 https://www.biaodianfu.com/crf.html 使用CRF++实现命名实 (NER) https://www.cnblogs.com/jclian91/p/10795413.html 利用crf++进行实 https://www.jianshu.com/p/f5868fdd96d2

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    上篇的内容最后一个案例代码,其实来自官方的手写数案例教程,我自己基于里面的内容自己删减了一些。 这里主要讲一下里面的数据集,sklearn自带了很多数据集,在安装包的data里面,就有手写数数据集。 虽说是数,不过这个数据集里面并没有实际图片。 这里的数核心的可以分为下面几步: 第一步:创建分类器模型 简单理解,可以看作一个映射函数,传入一个数据,就可以返回一个结果给你。 ,不过前都会通过测试数据测试一下,先看看准确率怎么样,确定效果还不错,就可以用来测试没有见过的数图片了。 2.从图片文件夹中将所有数图片读取出来 这里只是做了数图片的读取,所以只能。 3.定义一个单张图片匹配的方法。

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    实战|TensorFlow 实践之手写!

    本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现手写,给出两种模型,一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器,另一种将是搭建一个深度神经网络以达到 99%正确率的手写模型。 下载后的数据集分为训练集、验证集、测试集(也就是train_data,validation_data,test_dasta,记住,这样的划分很重要,它可以检验我们得到的模型在真实场景下的能力)。 可见深度神经网络,在手写项目上表现地相比于softmax regression,效果会好的多的多。 我们学习了在tensorflow中实现softmax regression、一种深度神经网络的过程;简单了解了tensorflow的运行机制和内部参数、函数机构,相信看完大家可以手动设计一个神经网络将率继续提高

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    利用TensorFlow.js和深度学习,轻松阅读

    能力是从事历史研究的学者的必备技能,对于日本的历史研究学者而言,他们的挑战则来自于“”文,这种文日本使用频率最高的文之一,也将是他们科研道路上遇到的第一道关卡。 最近,在谷歌东京事务所的发布会上,就有这么一个神器亮相,它能帮助你快速”文,阅读“”书籍也完全不在话下! “”翻译(正确的说法应该是“翻刻”)为现代文的OCR(KuroNet),并说明了该系统是如何”的。 谷歌翻译APP有一个功能是把图片里OCR到的文转换为其他语言,KuroNet与此类似,把文本的照片进行OCR,转换为现代日语,一页只需2秒,非常迅速,翻刻一本“”书籍大概需要1个小时。 另外,在TensorFlow.js提供的Web程序上,能够在线上对“”文。这个工具的开放源码是对公众开放的,今后民间研究者可以利用这个工具阅读“”文的书籍。

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    数学公式和物理公式有什么区吗? 新增了二维码 本接口支持条形码和二维码的(包括 DataMatrix 和 PDF417)。 image.png 这个二维码有什么用呢? 条形码,我就是好奇,为什么便利店里扫码,可以直接那么快,还有各种奇形怪状的想法,奇思妙想的想法。

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    opencv +数

    现在很多场景需要使用的数,比如银行卡,以及车牌等,在AI领域有很多图像算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract . 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老董的机子上运行,故研究了如下几个数方案,如果大家有更好的方案可以留言告知我,大家一起学习借鉴,不过需要支持XP系统,万分感谢! 以上几种ocr 比较,最后选择了opencv 的方式进行ocr 数,下面讲解通过ocr的基本流程和算法. opencv 数流程及算法解析 要通过opencv 进行数离不开训练库的支持 ,需要对目标图片进行大量的训练,才能做到精准的出目标数;下面我会分讲解图片训练的过程及的过程. opencv 算法原理 1.比如下面一张图片,需要从中出正确的数,需要对图片进行灰度 原图 灰度化图 二值化图 寻找轮廓 后的结果图 以上就是简单的图片进行灰度化、二值化、寻找数轮廓得到的结果(==这是基于我之前训练过的数模型下得到的结果==) 有些图片比较赋值

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    条码信息 那天我的手机没电了,然后我到最近的美宜佳超市去借了一个充电宝,借充电宝之前需要扫一下二维码。 但是我的手机已经关机,于是就买了一瓶水,扫描上面的条形码,然后顺便先充个电。 通过微信小程序可以实现条码信息吗?有客户实现过这个案例吗? 微信小程序的顺序是怎么样的呢?

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    机器学习解锁日本时代!KuroNet轻松阅读

    如果通过资助这些博士将翻译成现代日语,无疑是一个费时且费力的工作。这也催生了使用机器学习来理解书籍文档的相关研究。 到底有哪些困难? 但这仍然是一项艰巨的任务。 目前已经采用了深度学习和计算机视觉等各种利用计算机辅助的方法来具有挑战性的原因有以下几个: 理解上下文。由于某些符与上下文符相连,在分类时应该考虑多个符而不是单独考虑每个符。 词汇表中的符总数非常大。 有关KuroNet的更多信息,请查看相关论文《KuroNet:用深度学习近代日本符》,该论文已被收录于2019年国际文档分析和会议(ICDAR)会刊。 另外还存在的问题是,所有的技术都只能将文档转换为现代日语文本——这意味着虽然可以各个符,但是整文本仍然具有阅读难度。

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    加密 | 加密初认

    加密初认 不少网站都使用了库对数据进行加密,即页面源码中的数据与显示出来的数据不同。 实现的效果和昨天发布的那篇关于 X 薯中文网的效果类似,但是原理大不相同。 首先我们应该先了解一下什么是加密。 什么是加密? 网页是一个形集合,而每个形是描述母或符号的矢量形状。 因此,特定文件的大小由两个简单变量决定:每个形矢量路径的复杂程度和特定形的数量。 ? 通俗一点,同一内容的网页每个形应该都是大同小异的,我们可以通过比对文件的形来确认映射的内容。 关于加密的描述文章实在太多了,个人建议还是看看 Google 官方关于网页的文章。 如何处理加密? 通过上面的加密原理图,我们大概了解到加密的原理。 我推荐没有搞过加密的朋友找个比较简单的网站练手,网上写的比较多的例子是猫眼的专业版。

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    深度学习碰上文献,西南大学提出基于CNN的彝文方法

    本文把当前新颖的深度学习技术,应用到老的文中去。 实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对彝文手写具有较高的精度。 而现存的彝文基本都为手写,手写的多样性无疑加大了的难度 [3, 6, 7]。因此,彝文是一个极具挑战性的模式问题,其主要表现在: 缺乏成熟的手写样本库。 手写样本库是彝文成功的关键因素,直接决定着的效果。当前的彝文研究仍然主要集中在对彝文文献的整理,没有人专门对彝文进行研究,找不到可用的彝文手写样本库。 符集庞大。 彝文形变化较多,且没有统一标准,不同地区书写规则不同,例和格式变化较多,增加了难度。 本文采用深度学习中的卷积神经网络对彝文符进行

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    OCR通用印刷pdf吗

    我测试了一下通用印刷,用图片可以成功,但是用PDF文件就报1102错误,不知道是什么原因,哪个大神解答下{"code":-1102,"message":"SDK_IMAGE_DECODE_FAILED

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    tf22: ocr——不定长数

    上一篇: 身份证——生成身份证号和汉 代码如下: #! /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练不定长数符图片 @author: liupeng """ from = 10000 num_hidden = 64 num_layers = 1 obj = gen_id_card() num_classes = obj.len + 1 + 1 # 10位数 , OUTPUT_SHAPE[1],OUTPUT_SHAPE[0]]) codes = [] for i in range(batch_size): #生成不定长度的串 /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练不定长数符图片 @author: pengyuanjie

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    woff图元结构剖析,自定义的制作与匹配和

    前面我在2万硬核剖析网页自定义解析(css样式表解析、点阵图绘制与本地图像等)一文中,讲解了通过图像来解析自定义,但是图像的缺点在于准确率并不能达到100%,还需要二次修改。 人 错误的符数量: 6 可以看到对该601符的只存在6个错误,其他都正确。 , error) 正确结果: 町 结果: 盯 正确结果: 二 结果: 一 正确结果: 澩 结果: 嗅 错误的符数量: 3 可以看到对该601符的只存在3个错误,其他都正确 那么对于任何一个未知的自定义,如何通过图像技术知道真实符是什么呢? 所以最终我封装了一个基于图像的OCR处理类,能够针对任何自定义传入输入出相应的结果符。

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