[Paddle2.0学习之第三步]目标检测（上）目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置相比上一章节的图像分类，目标检测针对的是图中物体。白话：图像分类是看图片属于什么类别，目标检测是看图片有什么东西，那个东西在哪里边界框（bounding box）检测任务需要同时预测物体的类别和位置，因此需要引入一些跟位置相关的概念。
一.源码准备下载地址：paddleocr 注意：如果需要使用tensorrt加速，需要下载2.2以上版本的运行环境 1.准备一个新的虚拟环境，安装下载的源码当中对应的requirements.txt文件，记住paddle的版本尽量和下载的代码版本一致，使用tensorrt需要的paddlepaddle版本也不一样，需要去官网查找 2.下载地址：paddlepaddle二.准备数据1.下载官网数据集
在进行机器学习时，根据处理问题的不同，所需要的训练样本不同，并不是所有的训练样本都可以在网络上搜索到，所有，有时需要根据自己要解决的问题的实际需要，制作自己的样本数据集。matlab是半自动制作样本训练集的一个较强大的工具。1运行matlab自带的trainingImageLabeler函数1.1运行trainingImageLabeler 程序会弹出training image lab
针对经验风险最小化算法的过拟合的问题，给出交叉验证的方法，这个方法在做分类问题时很常用： 一：简单的交叉验证的步骤如下： 1、 从全部的训练数据 S中随机选择 中随机选择 s的样例作为训练集 train，剩余的 作为测试集 作为测试集 test。 2、 通过对测试集训练 ，得到假设函数或者模型 。 3、 在测试集对每一个样本根据假设函数或者模型，得到训练集的类标，求出分类正确率。 4，选择具
训练样本的选择方式
在目前我的实验中训练样本主要有两种选择方式：（当让还有很多选择方式，比如我在人脸图像亲缘识别的实验中是将所有的数据当作训练样本，在将所有的数据作为测试样本来测试方法的识别率、还有比如交叉验证等很多方法，在这里记录的是目前的实验所用到的训练样本的选择方法）1、在同类样本中随机的选取1/2或者2/3的样本作为训
项目背景： 要做行业内文本相似性匹配，但是数据量不足，尝试了三种方法： １）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本只训练最后两层的少量参数 ２）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本对所有网络参数进行微调 3）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本只训练起始两层的少量参数 最后取得了不错的效果 以下内容借鉴 这幅图说明了该用哪种迁移学习，让我们逐个来看。 1）右下角
1.选择非变化区域原因 做变化检测实验时，深度学习需要非变化或变化区域样本作为训练数据，所以准确度非变化区域对于样本训练极为重要2.选择样本的方法随机采样：从图像中随机选择非变化区域作为样本。这种方法简单快捷，但可能会引入一些噪声或不均衡的样本分布。基于像素相似度：通过计算像素之间的相似度来选择非变化区域样本。可以使用像素差异度量，如像素差异、
0. 基本术语数据集（data set）：记录的集合。示例（instance）或样本（sample）：每条记录是关于一个事件或者对象的描述。属性（attribute）或特征（feature）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项。属性值（attribute value）：属性上的取值。训练集（training set）：训练
# Python 生成OCR训练样本
光学字符识别（OCR）是一项使计算机能够读取和理解印刷或手写文字的技术。为了训练OCR模型，我们通常需要大量的标注样本。本文将介绍如何使用Python生成OCR训练样本，并通过实例代码来展示操作过程。
## 1. OCR训练样本概述
OCR训练样本通常包括图片和对应的文本标签。这些图片可以是印刷的文字、手写体，甚至是复杂格式的文本。为了生成这些训练样本，
利用opencv_traincascaded训练样本数据。需要准备的数据具体的创建过程及程序见： ① opencv3/C++ 从视频中获取人脸数据 ② C++ 遍历文件夹中的图片 ③ C++读写txt与dat文件 以下是准备好的样本数据。1、训练数据：训练数据包含两部分：包含人脸图片的样本数据和背景图片数据，如图所示； 其中，negitive文件夹下存放的是背景图片数据img和文件bg.t
Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护，目前发布在Googel Project上。地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/。使用默认的语言库识别
1.安装Tess
文章目录1 基本背景2 大样本与小样本的对比3 在没有大量数据支持的情况下，小样本检测保证检测效果，有哪些解决方法？3.1 数据域：3.1.1 转化原有数据集
3.1.2 迁移其他数据集3.2 模型域3.2.1 多任务训练网路3.2.2 增量学习网络3.2.3 迁移学习网络3.3 算法域 1 基本背景首先什么
文章目录一：什么是样本？二：什么是总体？三：样本抽取规则四：样本的作用五：样本的类型六：数据集各类样本的比例 一：什么是样本？ 研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample)。二：什么是总体？ 研究对象的全部称为总体。三：样
第一步：在win7的命令框输入cmd，进入dos命令窗口第二步：新建一个文件夹trainXML用于存放所需的样本和程序；在trainXML文件夹下创建文件夹pos用于存放正样本的人脸图片、文件夹neg用于存放负样本的图片、xml用于存放训练的模型；将opencv中的opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe和opencv_world341.dl
0.安装OpenCV此处不多说了，不是重点。网上下载。1.找到OpenCV里面的函数保证opencv_createsamples和opencv_traincascade能够使用。2.通过网上下载需要训练的素材我们下载人脸和非人脸的图片。在树莓派中建立三个文件夹：neg放消极图片（非人脸图片），pos放积极图片（人脸图片），xml里放最后生成的分类器。使用vec数量>=（numspose+（n
1.下载工具jTessBoxEditor，这个工具是用来训练样本用的，由于该工具是用JAVA开发的，需要安装JAVA虚拟机才能运行。 2.获取样本图像。 3.合并样本图像。运行jTessBoxEditor工具，在点击菜单栏中Tools—>Merge TIFF。在弹出的对话框中选择样本图像（按Shift选择多张），合并成num.font.exp0.tif文件。 4.生成Box File文
要找车辆的练习样本呢？情表的练习样本呢？猫的练习样本？飞机的练习样本？。。。）；这个时候，就要需拍摄或者下载很多含包正样本（如，人脸）的图片；当然，这个图片当中，某些域区是人脸（正样本），其它域区长短人脸（负样本）；明显，...
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2013-05-03 19:53:00
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arcgis只保留图片范围内的要素首先设置个坐标系才好操作 然后如何只保存我需要的范围内的要素 如图，我要只保留图片上的线段最好是对影像处理 获取其轮廓线，然后再进行裁剪 这里尝试了很多方法，最好的方式是导入图像的时候就可以获取其轮廓 查看这篇文章 得到轮廓后 点击“ArcToolbox”—“分析工具”—“提取”—“裁剪” 在打开的“裁剪”界面，选择输入要素（即要被裁剪的要素） 选择裁剪要素（即用
OpenCV给我们提供了很多训练分类器的方法和程序。对于人脸检测的分类器训练叫做海尔训练，我们可以用这些方法创建我们自己的分类器。（一）数据准备：正样本（人脸） 我们需要收集只含有脸部的图像。The UMIST Face Database 有着类似Video般的连续脸部图像，不论是正脸的还是侧脸的。我以为训练这些图
一步一步来按照官网的步骤来做，由于我用的tesseractORC3.01版本，官网最新的版本是3.02，加上我的英语水平不高，所以可能有点误差和不同，但是我最终生成的样本识别库是有提高识别率。我的系统环境是Win7。1.安装tesseractORC3.01和从官网下载jTessBoxEditor，准备样本图，有10张是最好的，格式我只尝试过jpg和tif，都是可以的。2.把样本图通过jTessBo
