Amazon Textract 是 Amazon 推出的一项机器学习服务，可将扫描文档、PDF 和图像中的文本、手写文字提取到文本文档中，然后可以将其存储在任何类型的存储服务中，例如 DynamoDB、s3 等。
在本篇博文中，我们深入探讨了六种主流的Java OCR（光学字符识别）技术解决方案，旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API，再到专业的OCR库如ABBYY，每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬，本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享，确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign，RoIAlign可以保留大致的空间位置，除了这个改进之外，RoIAlign还有一个重大的影响：那就是它能够相对提高10%到50%的掩码精确度（Mask Accuracy），这种改进可以在更严格的定位度量指标下得到更好的度量结果。第二，我们发现分割掩码和类别预测很重要：为此，我们为每个类别分别预测了一个二元掩码。基于以上的改进，我们最后的模型Mask R-CNN的表现超过了之前所有COCO实例分割任务的单个模型，本模型可以在GPU的框架上以200ms的速度运行，在COCO的8-GPU机器上训练需要1到2天的时间。
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign。
在不断进步的现代科技中，我认为最伟大的是我们在使计算机具有类似于人的感知能力方面取得了进步。以前训练计算机使它像人一样学习、做出像人一样的行为是很遥远的梦想。但现在随着神经网络和计算能力的进步，梦想逐渐成为现实。
工地安全帽识别闸机联动开关算法通过yolov7系列网络模型深度学习算法，工地安全帽识别闸机联动开关算法工地安全帽识别闸机联动开关算法对施工人员的人脸、安全帽和反光衣进行识别，判断是否符合安全要求。只有当人脸识别成功且安全帽、反光衣齐全时，闸机才会打开允许施工人员进入。工地安全帽识别闸机联动开关算法目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
。这个方法显然存在一些问题，比如当物体是不同大小有不同的宽高比，那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的（复杂的原因有两个，一个是如果整个图片很大，那么预测出的边界框坐标的绝对值变化很大，不容易拟合；第二个原因则是框的大小长宽都在变化，加大了我们的拟合难度）。另一个问题则是会存在一些无效的预测，比如当预测
多尺度训练YOLOv2；权衡速度和准确率，运行在不同大小图像上。YOLOv2测试VOC 2007 数据集：67FPS时，76.8mAP；40FPS时，78.6mAP。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf
代码地址：https://github.com/aloyschen/tensorflow-yolo3
该模型在不同挑战性环境下4种不同病害检测中进行了验证。该模型在检测精度和速度方面优于现有的检测模型。在检出率为70.19FPS时，该模型的精度值为90.33%，f1 score为93.64%，平均平均精度(mAP)值为96.29%。 目前的工作为在复杂场景下检测不同植物疾病提供了一种有效和高效的方法，可扩展到不同的水果和农作物检测、通用疾病检测和各种自动农业检测过程。
particle emitters粒子发射源.png image 常用属性 Appearance(外观) 每一个颗粒都是一个小图片或者一组图片序列,可以调整尺寸,颜色,混合模式以及其他颗粒产生时的渲染参数 Life Span(生命跨度) 粒子系统用particle emitter(粒子发射器)产生单独的颗粒.生命跨度决定了粒子在场景中的可见时长 Emitter behavior(发射器行为) 可以按钮发射器的参数,比如粒子从哪里产生,产生速率 Variation(变异) 让粒子系统产生随机变异 Moveme
大规模的目标检测数据集(例如MS-COCO)在进行Ground Truth框标注时仍然存在歧义。这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。另一个关键点是，由于学习了bounding box的分布，可以将其应用在NMS阶段合并相邻目标框，进一步提升定位的准确性。代码已开源。
作者：Yilun Chen、Shu Liu、Xiaoyong Shen、Jiaya Jia
更多参考：https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files
最近再学习断点回归，其中深深被地理断点回归所折服，其设计思路之巧妙真的让人拍案叫绝。
HTML5学堂（码匠）：网站中最为常见的一种特效——鼠标移入元素，出现介绍信息的悬浮框，要么是淡入，要么是单方向的滑入，总觉得太单一了有木有？其实，稍微调整一下，这个效果就可以变得“高大上”起来，虽然
两者之间的区别在于，在两个阶段的检测器中，第一阶段使用区域提议网络来生成关注区域，第二阶段使用这些关注区域进行对象分类和边界框回归。另一方面，单级检测器使用输入图像直接学习分类概率和边界框坐标。因此，这些架构将对象检测视为简单的回归问题，因此速度更快但准确性较低。
今年早些时候，谷歌发布了AutoML自然语言(AutoML Natural Language)，这是其Cloud AutoML机器学习平台向自然语言处理领域的扩展。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 卷积神经网络（CNN）不仅能用来对图像进行分类，还在图像分割任务重有着广泛的应用。 Dhruv Parthasarathy就职于Athelas，一家专注于深度学习技术的医疗健康公司。他在Medium上发布了一篇博客文章，介绍了在具体的图像分割任务中如何应用卷积神经网络，来得到更好的效果。 以下内容编译自Parthasarathy文章： 自从深度学习鼻祖Geoff Hinton与他的研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sut
想做计算机视觉？深度学习是最近的发展方向。大规模数据集加上深度卷积神经网络（CNNs）的表征能力使得超精确和稳健的模型成为可能。现在只剩下一个挑战：如何设计你的模型。
浮动是可视化格式模型中非常重要的一节。浮动跟stack level也有一定的关系。可视化模型是一个3维的模型，并不是二维的。元素在页面上的排列，从我们的角度看是二维的，元素的位置可以用x，y轴坐标来表
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。 在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方
目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。
在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方法就是自己动手实现这些算法，而这正是本教程引导你去做的。
单目 3D 目标检测使用 RGB 图像来预测目标 3D 边界框。由于 RGB 图像中缺少关键的深度信息，因此该任务从根本上说是不适定的。然而在自动驾驶中，汽车是具有（大部分）已知形状和大小的刚体。那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验，在传统 2D 对象检测之上来推断其对应的 3D 边界框。
这篇是看完吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程里目标检测课程的学习笔记，文章的图片主要来自课程。
除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。 要计算这些值 我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。
计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only look once，yolo），提出该算法的作者风趣幽默可爱，其个人主页及论文风格显示了其性情，目前该算法已是第三个版本，简称YoLo V3。闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。主要内容有：
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
疫情期间，我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型，发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库，并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定的计算机视觉知识，使用其中的模型来构建社交距离程序会很有趣。
高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
【导读】近日，CV-Tricks.com发布了一篇文章，使用SSD进行目标检测，SSD是当前最流行的目标检测算法之一。作者从检测的基本概念、滑动窗口检测、减少滑动窗口方法的冗余计算、修改后网络的训练方
1） 提出了一种基于学习的用于实时实例分割的蛇算法，介绍了用于轮廓学习的圆形卷积。
原标题 | Demystifying Object Detection and Instance Segmentation for Data Scientists
其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
本文介绍了一种用于目标检测的YOLO算法，它是一种端到端的深度学习模型，可以在图像中快速定位和识别目标。YOLO将目标检测任务简化为边界框的回归问题，并使用单个卷积神经网络来预测目标的类别和边界框。与传统的检测算法相比，YOLO具有更高的速度和效率，并且可以处理更复杂的场景和更多的目标。
11.AutoCAD中命令调用的方法：屏幕菜单、在命令行输入命令、工具菜单、下拉菜单
在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ，2018年1月27，28日两个大雪的周末，以序纪念。
作为人工智能的一个分支，过去数十年，机器学习已经受到了学界和业界的广泛关注，并迎来了长足的进步。机器学习已经成为各个领域中应用和服务的重要组成部分，得益于相关技术的快速发展，从医疗健康到自动驾驶等诸多领域出现了深刻的变革。 随着机器学习推广应用于更多的行业及不同的业务线，创建模型所需的结构和流程也必须适应新的环境和使用案例。在这种新的形势下，如何实现机器学习模型和技术的高效落地，以及如何更好地赋能业务产品，是日趋重要的研究课题。 2021亚马逊云科技中国峰会「第二站」将于9月9日-9月14日全程在线上举
GOES-17（G17）是美国 NOAA 的 GOES-R 系列中的第二颗卫星。它于 2018 年 3 月 1 日在西经 89.5 度的临时位置发射，用于初始 Cal/Val，2018 年 11 月移至西经 137.2 度的额定位置，并于 2019 年 2 月 12 日宣布 NOAA 运营 GOES-West 卫星。前言 – 人工智能教程
对于一张图片，R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域，然后每个候选区域被resize成固定大小（227×227）并送入一个CNN模型中，使用AlexNet来提取图像特征，最后得到一个4096维的特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。训练样本为(P,G)，其中P=(Px,Py,Pw,Ph)为候选区域，而G=(Gx,Gy,Gw,Gh)为真实框的位置和大小。G的选择是与P的IoU最大的真实框，回归器的目标值定义为：
https://miro.medium.com/max/1200/1*s9raSe9mLeSSuxE3API-ZA.gif
HEVC标准所实现的视频编码系统被分类为基于块的混合编解码器。“基于块”在这里意味着每个视频帧在编码过程中被划分为块，然后应用压缩算法。那么“混合”是什么意思呢？在很大程度上，编码过程中视频数据的压缩是通过从视频图像序列中消除冗余信息来实现的。显然，在时间上相邻的视频帧中的图像极有可能看起来彼此相似。为了消除时间冗余，在先前编码的帧中搜索与当前帧中要编码的每个块最相似的图像。一旦找到，该图像就被用作正在被编码的区域的估计（预测），然后从当前块的像素值中减去预测的像素值。在预测良好的情况下，差分（残差）信号包含的信息明显少于原始图像，这为压缩提供了保障。然而，这只是消除冗余的一种方法。HEVC提供了另一个选择，使用与当前块相同的视频帧中的像素值进行预测。这种预测被称为空间或帧内预测（intra）。因此，“混合”一词所指的是同时使用两种可能的方法来消除视频图像中的时间或空间冗余。还应当注意，帧内预测效率在很大程度上决定了整个编码系统的效率。现在让我们更详细地考虑HEVC标准提供的帧内预测的方法和算法的主要思想。
政府部门提供的带审图号的标准地图是正式用图时的必备地图（尤其涉及国界）。本文介绍了如何将下载的标准地图制作为ArcGIS中可对位坐标的版本，同时分享了制作的shp格式标准中国地图、标准世界地图，可在ArcGIS中直接使用。
【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除现有的one stage检测器设计中对一组anchors的需要。除此之外，还引入了corner pooling，一种新型的池化层，可以帮助网络更好的定位边界框的角点。最终CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的one stage检测器。
我的世界手游区块是一个独特的机制，很多玩家对于区块是什么不太了解，区块显示指令以及区块的产生不是很熟悉，为了帮助到大家，今天小编就为大家带来我的世界手游区块显示指令分享：区块玩法操作详解的内容，希望大家能够喜欢，下面就让我们一起来看看吧！
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