【代码】C# PaddleInference 文字检测（只检测不识别）
原创
2023-07-08 00:18:18
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Sdcb.Paddle2Onnx Paddle模型通过C#转换为ONNX模型
原创
2023-07-15 00:31:51
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文章目录通过极简方案构建手写数字识别模型一、导入库二、数据处理三、网络模型设计四、训练配置以及模型训练**==这里特殊之处在于读取数据的方式采取飞桨自带数据读取器==**五、模型测试==特别注意==图像归一化，保持和训练数据集的数据范围一致[-1 1]六、扩展：飞桨API的使用方法6.1. 飞桨API文档获取方式6.2. 通过搜索和分类浏览两种方式查阅API文档6.3. API文档使用方法 通过
win10系统测试通过 第一种方法，最简单 private static dynamic _comTts; Type type = Type.GetTypeFromProgID("SAPI.SpVoice"); private void Read(string text) { Task.Factor
原创
2021-07-19 17:59:30
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PaddlePaddle飞浆搭建和机器学习文字识别 飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。安装 PaddlePaddle 对python版本是有要求，2022年11月21日15:04:36最新的PaddlePaddle（
人工智能时代，关于人脸检测、识别等功能大家已经屡见不鲜。本篇用C#来写一下人脸检测功能，简单点说
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2021-12-30 16:59:03
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PaddleDetection学习（一）安装GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection1、安装PaddlePaddle框架# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl
Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation NetworkWenhai Wang, Enze Xie, Xiaoge Song, Yuhang Zang, Wenjia Wang, Tong Lu, Gang Yu, Chunhua Shen论文介绍 背景简介场景文本检测是场景文本阅读
在上一篇中已经实现了自定义截图，这一篇接着来把最后的功能完善，将截取下来的图片做文字识别。有现成并且好用的
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2021-12-30 16:46:37
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static void SubTest() { Stopwatch sw = new Stopwatch(); sw.Start(); //耗时巨大的代码 sw.Stop(); TimeSpan ts2 = sw.Elapsed; Console.WriteLine("Stopwatch总共花费{0
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2019-11-20 22:13:00
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通信基本流程： 服务端： 创建一个用于监听连接的Socket对象用指定的ip地址和端口建立一个EndPoint对象（相当于Socket的端点）用Socket的Bind()方法绑定EndPoint用Socket的Listen()方法开始监听接收到客户端的连接，用Socket的Accept()创建一个新 ...
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2021-08-06 16:05:00
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使用 System.Speech 可以很容易实现TTS。 原代码如下： using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawi ...
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2021-10-09 17:23:00
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前几天看到老师展示了一个例子，是把你输入的文字转化成图片，觉得很有趣，所以今天
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2023-05-15 00:33:29
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using System;using System.Globalization;using System.Linq;using System.Speech.Synthesis;using System.Windows.Forms; namespace TTS{ public partial clas
原创
2022-06-22 22:30:54
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2021SC@SDUSCPaddleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小、准确率等）可以调用框架下的不同参数（或者是参数文件），实现任务。相比于te
