本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法,包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容,希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识
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。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。
引言 一年一度的计算机视觉顶级会议 CVPR 2018 于6月18-22日在美国盐湖城召开。本届大会有超过 3300 篇的论文投稿,录取 979 篇(接受率约为 29%,其中包括 70 篇 Oral
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。
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👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
近年来,移动互联、大数据等新技术飞速发展,倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开,尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景,为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口,面临着新技术带来的冲击,必须加强管理创新,积极打造智能化的图书情报服务平台,满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆,都需加强人工智能基础能力的建设,并与图书馆内部的信息化系统打通,优化图书馆传统的服务模式,提升读者的借阅体验。
大多数3D重建方法可能仅恢复高达全局尺度模糊度的场景属性。我们提出了一种新的单视图度量方法,该方法可以仅使用在无约束条件下获取的单眼图像来恢复由物体的3D高度或地面以上的相机高度以及相机的方向和视野参数表示的场景的绝对比例。
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,Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好?它们是如何设计出来的?为什么它们设计成那样的结构?回答这些问题并不简单,但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程,需要花点时间去学习,甚至更长时间去自己动手实验。首先,我们先来讨论一个基本问题:
✎ 文 | 常江龙 在图像分析应用中,海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案,能够自动提取有效图像样本,极大减少人工标注的工作量。 作者:常江龙,苏宁云商IT总部资深算法专家。拥有多年的图像及视觉相关算法研发经验,目前专注于基于深度学习的图像内容分析算法平台的开发及优化,面向商品、人脸、OCR等图像算法实用技术领域。 责编:何永灿,欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 背景及问题描述 深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功,其标志性事件之一就是
来源:CrossValidated 编译:weakish 深度网络,顾名思义,就是有“很多”层的网络。 那么到底多少层算深度呢?这个问题可能没有一个明确的答案。某种意义上,这个问题类似“有多少粒沙子才能算沙丘”。但是,一般而言,我们把有两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度网络。相反,只有一个隐藏层的网络通常被认为是“浅度网络”。当然,我怀疑我们也许会经历网络层数的通货膨胀。十年之后,人们也许会认为10层隐藏层的网络都是“浅度网络”,只适合幼儿园小孩做练习用。非正式的说法,“深度”暗示应对这样的网络比较困难。
以下文章来源于腾讯云AI ,作者Jerry 先回顾一些窘迫的时刻: 心心念念找到的优质PDF文献内容复制粘贴后乱码; 讲座卡卡卡拍了一大堆PPT,却难以整理编辑; 网页上筛选的文字只能查看,内容无法复制; 发送的图片上大段文字只能手动打字录入; 海量纸质文件、票据需要手工录入系统。 曾几何时,这些场景和过程让人倍感枯燥,甚至崩溃! 俗话说,工具用得好,再也没烦恼。 文字识别(OCR)这类智能AI产品的出现,让工作、学习中的文本处理变得更加便捷、轻松,同时也在产业实践中助力企业数字化,实现降本增效。 如
在 ChatGPT 引发的新一轮 AI 爆发之后,一部分研究者指出,大语言模型具备通过观察进行因果归纳的能力,但缺乏自己主动推理新的因果场景的能力。相比于持乐观预测的观点,这意味着 AGI 仍然是一个复杂而遥远的目标。
来源: 机器学习算法全栈工程师 本文长度为4259字,建议阅读6分钟 本文为你介绍CNN架构,包括ResNet, AlexNet, VGG, Inception。 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权。 http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inceptio
作者:叶 虎 编辑:王抒伟 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ 原作者保留版权。 卷积神经网络(CNN)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
本文介绍了PaddleClas作为一个超强的图像分类任务的工具集,可以助力开发者训练出更好的视觉模型并快速应用落地。
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
机器之心发布 机器之心编辑部 百度 PaddlePaddle 团队开发的 PaddleClas 是一个适用于业界和学界的图像分类任务工具集,可以帮助用户训练更好的计算机视觉模型并应用于真实场景中。近期 PaddleClas 迎来了全面升级,其中提供了更高精度的知识蒸馏模型、更丰富的模型种类以及更佳的开发体验,从而使得开发者更方便地在服务器端或者移动端、IoT 端进行部署。 图像分类任务作为深度学习视觉领域的「基石」,几乎是每一位视觉方向开发者最先要学习的基础本领。众所周知,图像分类已广泛应用在智慧零售、智慧
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务,可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别,通过将OCR技术应用于学校环境,可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
不过由于某些微博的转发可能多达十万甚至百万,有必要对网络规模作出限制,这里采取的做法是限制每一层节点最多为 N 个。
OCR是一项科技革新,通过自动化大幅减少人工录入的过程,帮助用户从图像或扫描文档中提取文字,并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中,如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今,OCR解决方案会结合AI(人工智能)和ML(机器学习)技术,以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生,一览该技术的阶段性发展:传统OCR技术统治的过去,深度学习OCR技术闪光的现在,预训练OCR大模型呼之欲出的未来!
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式,文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分,人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代,文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一,也有着其不可替代的优势,如:简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
OCR,或光学字符识别,是最早的计算机视觉任务之一,因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此,早在2012年深度学习热潮之前,OCR就有了各种不同的应用,有些甚至可以追溯到1914年 。
同时在本微信公众号中,回复“SIGAI”+日期,如“SIGAI0515”,即可获取本期文章的全文下载地址(仅供个人学习使用,未经允许,不得用于商业目的)。
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
先回顾一些窘迫的时刻: 心心念念找到的优质PDF文献内容复制粘贴后乱码; 讲座卡卡卡拍了一大堆PPT,却难以整理编辑; 网页上筛选的文字只能查看,内容无法复制; 发送的图片上大段文字只能手动打字录入; 海量纸质文件、票据需要手工录入系统。 曾几何时,这些场景和过程让人倍感枯燥,甚至崩溃! 俗话说,工具用得好,再也没烦恼。 文字识别(OCR)这类智能AI产品的出现,让工作、学习中的文本处理变得更加便捷、轻松,同时也在产业实践中助力企业数字化,实现降本增效。 如上述列举的一些常见场景,在实际落地的能力场景中
百度前首席科学家、斯坦福大学副教授吴恩达(Andrew Ng)曾经说过:迁移学习将是继监督学习之后的下一个促使机器学习成功商业化的驱动力。 本文选自《深度学习500问:AI工程师面试宝典》,将重点介绍目前最热门的深度迁移学习方法的基本思路。 ▼限时5折,扫码了解详情▼ ▼ 随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比
选自Psychology Today 作者:Cami Rosso 机器之心编译 编辑:陈萍、杜伟 在本文中,来自 MIT 的研究者探讨了关于深度学习中非常基础的问题,包括网络的近似能力、优化的动态规律和强泛化能力等。 人工智能(AI)的复苏很大程度上归功于深度学习在模式识别方面的快速发展。深度神经网络架构的构建一定程度上受到了生物大脑和神经科学的启发。就像生物大脑的内部运行机制一样,深度网络在很大程度上无法得到解释,没有一个统一的理论。对此,来自麻省理工学院(MIT)的研究者提出了深度学习网络如何运行的新
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家,也跟CV君一样曾供职于华为,是两个可爱宝贝的父亲,研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等,Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
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。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说深度强化学习——从DQN到DDPG,希望能够帮助大家进步!!!
光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
深度学习通常是训练深度(多层)神经网络,用于模式识别(如语音、图像识别);深度网络 指是具有深层(多层)网络结构的神经网络。
光学字符识别OCR技术(Optical Character Recognition)是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域:CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理),综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一。腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本。” [1503556556876_5635_1503556557294.jpg] 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战。其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度;其二是文本是由若干汉字、英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位BOXES本身困难;其三是如果BO
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
本文介绍了OCR(光学字符识别)技术的基本概念、发展历程、主要应用领域,以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比,基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤,降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务,其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等,将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括:单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
过去几年来,深度学习在许多机器学习应用领域都取得了极大的成功。然而,我们对深度学习的理论理解以及开发原理的改进能力上都有所落后。如今对深度学习令人满意的理论描述正在形成。这涵盖以下问题:1)深度网络的表征能力;2)经验风险的优化;3)泛化——当网络过参数化(overparametrized)时,即使缺失显性的正则化,为什么期望误差没有增加?
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
选自arXiv 作者:Tailing Yuan等 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 文字识别一直是图像处理领域中的重要任务。近日,清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集(Chinese Text in the Wild,CTW)——一个超大的街景图片中文文本数据集,为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前,该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符,规模远超此前的同类数据集。研究人员表示,未来还将在此数据集之上推出基于业内最先进模型的评测基准。 资源链接:https://ct
摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具,能让你「所截即所得」。 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
作者:陈添水 【新智元导读】中山大学、香港理工大学、商汤等机构的联合研究团队提出基于类小波自编码机的深度网络加速法,不需要改动原来网络的结构,故可以兼容现有的深度神经网络,有极好的普适性。相关研究已被AAAI 2018录用为oral paper,第一作者中山大学博士生陈添水带来详细解读。 论文下载:https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf 深度网络不断地提升计算机视觉任务的性能,然而,性能提高往往却伴随着愈高的计算复杂度,这严重限制了深度网络在资源受限的平台(如手机,移动嵌入
研究人员表示,目前形式的深度神经网络似乎不太可能是未来建立通用智能机器或理解思维/人类大脑的最佳解决方案,但深度学习的很多机制在未来仍会继续存在。
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