车牌识别文字识别训练全过程解析 目前代码解读还不算完善 后续会补充车牌识别github链接车牌识别文字识别github链接车牌检测end2end实现过程训练方式按照github上介绍就行在解释前定义几个方便理解plate_chr="#京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新学警港澳挂使领民航0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ危险品"
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2024-06-12 14:57:48
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LSTM的输入和输出尺寸CLASS torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)Applies a multi-layer long short-term memory (LSTM) RNN to an input sequence.For each element in the input sequence, each layer computes the following function:对于一个输入序列实现多层长短期记忆的RNN网络，对于输入序列中的每一个元素，LSTM的
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2021-09-13 21:22:36
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二、attention方式的用户序列建模1. Deep Interest Network1.1 简介《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》；在这篇文章提出来的时候，大部分的基于DNN的CTR预估算法都采用如下的套路：a. 首先，将稀疏的高维用户/item特征映射到低维稠密的embedding，然后分组把这些embeddin
MTCNN部分1. MTCNN理解 MTCNN是用在人脸识别中的人脸定位领域，使用MTCNN取得了比较好的效果，目前在人脸识别中的人脸定位阶段，很多都是使用MTCNN来完成的； MTCNN一共有3个模型，分别为PNet，RNet，ONet；三个模型就意味着我们要训练三次，事实上也的确如此；训练过程在第三部分讲。 我们使用
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2024-07-03 03:19:22
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152层的 Resnet的图片输入尺寸为224*224，那对于大多数情况，图片的分辨率都是大于这个数值，那么该如何把图片的尺寸裁剪到这样一个尺寸，又如何进行数据增强呢？第一，调整尺寸(Rescaling) 先将图片较短的那条边，随机缩放到[256,480]这样一个范围内。注意，此时的图片是等比例缩放的。举个例子，原始图片的尺寸为[1000,800,3]，假设图片短边缩放到256，那么此时图片的尺寸
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2024-03-21 20:03:25
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21.01数据输入输出流的概述和使用A：数据输入输出流的概述
数据输入流：DataInputStream
数据输出流：DataOutputStream
特点：可以写基本数据类型，可以读取基本数据类型public static void main(String[] args) throws IOException {
//数据输入输出流，此流最大的特点，就是能
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2023-08-21 14:29:59
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Python 输入和输出在前面几个章节中，我们其实已经接触了 Python 的输入输出的功能。本章节我们将具体介绍 Python 的输入输出。输出格式美化Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。(第三种方式是使用文件对象的 write() 方法; 标准输出文件可以用 sys.stdout 引用。)如果你希望输出的形式更加多样，可以使用 str.format() 函数来格
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2023-09-05 15:48:10
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1 ResNet1.1 Why当模型层数增加到某种程度，模型的效果将会不升反降,发生退化。
不是过拟合：训练误差也大
不是梯度消失/爆炸：BN基本解决了这个问题
问题：堆加新的层后，这些层很难做到恒等映射，由于非线性激活。1.2 解读把网络设计为H(x) = F(x) + x，即直接把恒等映射作为网络的一部分。就可以把问题转化为学习一个残差函数F(x) = H(x) - x. 只要F(x)=
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2024-06-12 21:02:30
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CRNN是《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》中提出的模型，解决图像中文字识别问题。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1507.05717 github地址：htt
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2024-08-22 09:57:30
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FCN详情查看： 为什么说如果一个神经网络里面只有卷积层，那么我输入的图像大小是可以任意的。但是如果神经网络里不仅仅只有卷积层，还有全连接层，那么输入的图像的大小必须是固定的。卷积层的参数和输入大小无关，它仅仅是一个卷积核在图像上滑动，不管输入图像多大都没关系。图像进行卷积的时候，因为每一个卷积核中权值都是共享的，因此无论输入图像的尺寸是多大的都可以都是按照步长滑动做卷积，只不过都是经过卷积运算，
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2024-05-05 17:20:35
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CNN处理图片的时候，原图片经过卷积之后尺寸会发生变化，本文总结了卷积之后图片尺寸的变化规律。1、图片的宽和高在卷积过程中的尺寸变化规律是一致的，因此用的图片来分析，卷积核的尺寸为，两个方向上的步长均为，补零的数量(padding)为，这里的是在某一维度上总的padding数量。如下图中绿色部分是图片，黄色部分是padding，因此下图所示的图片尺寸是，padding数量在水平维度上等于2，在垂直
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2024-05-31 04:10:21
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字符输入和输出
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2010-08-04 08:50:40
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前面我们已经简单介绍了一些常用的I/O函数，下面我们对这个话题再深入一点。最初，输入/输出函数不是C定义的一部分，C把开发这些函数的任务留给了编译器的作者。在实际应用中，为了保证标准函数在不同的计算机环境中能正常工作，所以它们很少使用某些特殊系统才使用的特性，许多C供应商会根据硬件的特性，额外提供一些I/O函数，这些有针对性、非标准的函数让程序员能更有效地使用特定计算机编写程序。在getchar(
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2023-02-16 20:19:22
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输出 用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world'，用代码实现如下：直线电机的优缺点 >>> print('hello, world') print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出： >>> print('T
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2020-03-04 17:10:00
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Python是有提供输入和输出的函数的print输出input输入（raw_input）print>>> print('hello word')hello word>>> print("hello word")hello word>>> 用print()在括号里加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。print也可以打印整数>
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2017-07-10 14:14:52
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重定向重定向定义将原本要输出到屏幕上的内容，重新输入到其他设备中我们可以理解为改变标准输入、标准输出的方向的就是重定向重定向的用法# 1.输出的内容，比较重要的时候，我们想把它保存到文件中# 2.在后台执行的程序，我不想让它输出的内容，干扰到屏幕# 3.将定时任务的结果保存下来（备份，是否成功）# 4.一些执行的命令，知道它有可能会有错误输出，但是不想看错误输出# 5.执行一个命令，可能报错和正确
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2022-04-13 19:44:32
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每当我们进行输入的时候，我们都要想到是否需要处理剩余的垃圾输入，从而让它们不会影响到我们的后续输入！尤其是gechar和“回车符”一起使用的时候！
#include<stdio.h> #define MAX 1000 #define MIN -1000 bo
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2012-04-04 17:50:48
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输出用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world'，用代码实现如下：>>> print('hello, world')print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：>>> print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the...
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2021-06-21 18:12:19
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介绍 作为RNN的第二个demo，笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用。 我们的验证码及样本数据集来自于博客： CNN大战验证码,在这篇博客中，我们已经准备好了所需的样本数据集，不需要在辛辛苦苦地再弄一遍，直接调用data.csv就可以进行建模了。RNN模型 用TensorFlow搭建简单RNN模型，因为是多分类问题，所以在最后的输出部分再加一softmax层，损失函数采用对数损失
输出用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出'hello, world'，用代码实现如下：>>> print('hello, world')print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：>>> print('The quick brown 
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2017-02-21 22:17:44
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