我们常常会拿到一些别人拍照发给我们的表格。也许一开始我们仅仅是想知道表格里面的内容就可以了，但当我们拿到表格以后可能我们就会有更高的要求了，我们也许想把这个表格也打印出来。但又不想打印那个歪歪扭扭的表格贴在床头或者墙上。那么我们就会想到OCR识别了。 可惜，好多工具虽然都提供了识别功能，但对表格的识别都是非常的尴尬，要不就识别不了（识别结果里一堆堆的乱码），要不就是只能识别表格中的文字，把活生生的
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2024-01-02 13:44:30
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在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
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2023-11-05 08:14:18
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# 如何实现深度学习识别
## 1. 流程
首先，我们来看一下实现深度学习识别的整个流程。
```mermaid
pie
title 深度学习识别流程
"数据收集" : 20
"数据预处理" : 15
"模型训练" : 30
"模型评估" : 15
"模型应用" : 20
```
## 2. 详细步骤
### 2.1 数据收集
- 从互联网
原创
2024-03-09 06:48:24
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深度学习要想落地实践，一个少不了的路径即是朝着智能终端、嵌入式设备等方向发展。但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能，那如何使得终端设备应用上深度学习呢？所幸谷歌已经推出了TFMobile，去年又更进一步，推出了TFLite，其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型，然后将定制化模型移植到TFLite上，终端设备仅利用模型做前
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2024-05-09 21:31:51
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人脸识别分人脸验证（face verification）和人脸确认（face identification）；前者是指两个人是不是同一个人，即1-to-1 mapping，而后者是确定一个人是一群人中的某个，即1-to-many mapping。人脸作为一种特殊的目标，如同人体（行人检测）一样，前面讨论的目标检测/识别算法可以直接采用，但也会有其特殊的设计考虑，比如其刚体（rigid body）特
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2023-11-14 08:52:25
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**论文题目**：《Deep Face Recognition: A Survey》
**论文作者**：Mei Wang, Weihong Deng
**论文链接**：http://cn.arxiv.org/pdf/1804.06655.pdf随着2012年AlexNet赢得了ImageNet挑战赛的冠军后，深度学习技术在各个领域都发挥着重要的作用，极大地提升了许多任务的SOTA。2014年，
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2024-03-14 21:45:08
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基于深度学习的人脸识别技术综述 LFW数据集（ Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
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2023-09-11 13:22:17
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# 实现文字识别深度学习教程
## 引言
在本教程中，我将教你如何实现文字识别深度学习。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个过程，帮助你掌握这一技术。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习文字识别深度学习
开发者-->>小白: 确认提供教程
小白->>开发者: 学习过程中遇到问题
开发者--
原创
2024-05-27 06:52:58
59阅读
# 图片识别与深度学习
在数字化时代，图片识别已经广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析和社交媒体等多个领域。图片识别的核心技术之一是深度学习。深度学习通过构建神经网络来识别和分类图像中的对象。本文将简要介绍深度学习在图片识别中的应用，以及一个简单的代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的结构与功能进行工作。神经网络由多个层次的节点（
原创
2024-10-20 06:29:42
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内容及要求：一、设计说明 基于内容的图像检索（content-based image retrieval, CBIR）技术由机器自动提取包含图像内容的可视化特征，如颜色、形状、纹理等，对数据库中的图像和查询样本图像在特征空间进行匹配，检索出与样本相似的图像。其原理框图如图1所示。 图1 基于内容的图像检索结构框架方框
# 视频识别深度学习实现指南
在开始之前，作为一名刚入行的小白，您需要明确视频识别的基本流程。以下是我们要进行的整个过程的概述：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----------------|--------------------------
原创
2024-09-30 05:24:48
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关于“深度学习直线识别”的讨论通常聚焦于如何利用深度学习技术识别图像中的直线目标。在实施这一技术时，我们需要明确备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成和最佳实践等因素。接下来，我们将逐步展开这些内容。
### 备份策略
为了确保深度学习模型和相关数据的安全性，我们需要制定有效的备份策略。下面是我们的备份进度安排和流程。
```mermaid
gantt
title 备份周期计划
## 深度学习数字识别
在现代社会中，数字识别技术已经得到了广泛应用，比如手写数字识别、自动识别信用卡号等。深度学习是一种强大的机器学习技术，可以帮助我们实现数字识别任务。在本文中，我们将介绍如何使用深度学习来进行数字识别，并提供一些代码示例。
### 深度学习数字识别流程
下面是深度学习数字识别的流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A[数据收集] -->
原创
2024-04-17 03:10:49
66阅读
# 深度学习识别边缘的实现步骤
在深度学习的图像处理任务中，边缘检测是一项基础而重要的技术。它可以帮助我们提取图像中的重要特征，应用于物体识别、图像分割等任务。在这一篇文章中，我将逐步教你如何实现深度学习识别边缘的任务。
## 流程概述
下面是实现深度学习识别边缘的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 06:50:52
30阅读
一、测量器具的分类测量器具是一种具有固定形态、用以复现或提供一个或多个已知量值的器具。按用途的不同量具可分为以下几类：1、单值量具只能体现一个单一量值的量具。可用来校对和调整其它测量器具或作为标准量与被测量直接进行比较，如量块、角度量块等。2、多值量具可体现一组同类量值的量具。同样能校对和调整其它测量器具或作为标准量与被测量直接进行比较，如线纹尺。3、 专用量具专门用来检验某种特定参数的量具。常见
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2024-10-09 10:39:48
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大赛简介该数据集包含通过慈善项目收集的超过40万个手写英文姓名。由于个人手写风格的差异化，对于机器识别手写字符来说仍然构成困难的挑战，所以要求参赛者通过建立预测模型实现精准的手写字体识别。参赛须知参赛时间：2020.09.16 12:00:00-2020.10.16 20:00:00参赛方式方式一：在线查看样例根据FlyAI样例模版实现算法并使用云端免费GPU进行模型训练获得最终成绩得
# 姿态识别与深度学习的结合
## 引言
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，姿态识别（Pose Recognition）已经成为一个热门研究领域。姿态识别的目标是通过分析图像或视频中的人体姿态来理解人类行为。在这篇文章中，我们将探讨姿态识别的基本概念、深度学习的应用，以及一个简单的代码示例，以帮助读者更好地理解这一技术。
## 什么是姿态识别？
姿态识别是通过分析图像中的特征点（如关
原创
2024-10-11 10:21:18
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【百度大脑新品体验】,人脸检测，轮廓测试建议 作者：worddict近日，备受关注的人脸关键点检测从72个升级至150个，对用户的眼睛、嘴唇、眉毛的描述更加细腻，可以更好地应用于互联网娱乐、营销等场景，能适应大角度侧脸，遮挡，模糊，表情变化等各种实际环境。新增关键点介绍：主要分布在五官和人脸轮廓，对眼、鼻、嘴唇、及脸型轮廓的描绘更加细腻。新增的关键点，已经上线更新至【人脸识别API-V3版本——人
# 深度学习与圆心识别
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习方法，广泛应用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域。在本篇文章中，我们将聚焦于使用深度学习技术进行圆心识别的问题，通过一个简单的示例来演示如何实现这一目标。
## 圆心识别的背景
在计算机视觉中，圆心识别涉及检测图像中圆形的中心点。应用场景包括对象跟踪、自动驾驶汽车和机器人导航等。尽管此类任务可通过传统图像处理方法（如Ho
原创
2024-09-05 05:43:57
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深度学习表情识别是一项结合了计算机视觉和机器学习的技术，旨在从图像或视频中识别出人类的情感和情绪。下面我们将一起探讨如何从头开始实现一个深度学习表情识别的项目，包含环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。
## 环境配置
首先要准备好开发所需的环境。我们可以使用 Anaconda 来创建一个独立的 Python 环境，安装所需的深度学习库，比如 TensorFlow 或 P
