# 如何使用 PyTorch OCR 库进行训练学习
在机器学习和计算机视觉领域，OCR（光学字符识别）是一个重要的研究方向。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，而 PyTorch OCR 库能够简化这一任务。对于刚入行的小白，本文将提供一个详尽的学习流程和具体实现代码，让你从零开始使用 PyTorch OCR 进行训练学习。
## 总体流程
下面是使用 PyTorch OCR 库进行
原创
2024-09-22 06:09:27
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训练voc数据集的步骤：①：首先下载voc数据集，将数据集放在从github中下载的项目中VOCdevkit目录中（直接将数据集拉入到项目中，替代目标文件即可）源码下载：https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch下载的目录如下，其中Annotations为标签文件，JPEGImages存放的为图片文件，ImageSets目录下存放的为.txt文件，用于
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2023-09-09 07:13:09
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pytorchocr训练文本识别模型
原创
2023-03-29 15:51:59
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# PyTorchOCR更新后不检测的问题及解决方案
## 引言
随着深度学习技术的快速发展，OCR（光学字符识别）技术在图像识别领域得到了广泛应用。PyTorchOCR是一个流行的OCR工具，基于PyTorch框架，提供了一系列强大的功能。不过，随着版本的更新，用户有时会遇到检测功能失效的问题。本文将探讨这些可能的问题，并提供一些解决方案。
## PyTorchOCR简介
PyTorch
原创
2024-09-21 06:55:01
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pytorchOCR之PSEnet论文链接官方代码论文解读这里就不做了，网上很多。这里只对项目代码解读。标签制作借用论文里的图，如图所示，需要生成若干个（自己设定，论文中为6）黑白图，文字部分为白即为1，背景部分为黑即为0. 白色最大的为文字分割图，最小的文中叫做kernel图，通过这样可以分开临近的文本。在ptocr/dataloader/DetLoad/MakeSegMap.py里的def s
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2023-08-30 13:43:21
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最近有项目对于性能要求非常高，虽然系统大部分都是IO密集型，但也不排除有计算密集型的操作，比如将来在项目中采用了Mongdb，那么将会有非常多的机会对大的泛型集合进行查询，计算(比如sum操作)等，多少能起到一定的性能提升作用,多核心CPU如果不充分利用起来实在有些可惜。 &n
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
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2023-10-14 22:49:43
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1、在数据库中新建一张 product表：包括字段p_id(int)、p_Name(varchar)、price(double)、num(int)、company(varchar)、address(varchar) create table product ( p_id int not null p ...
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2021-09-06 17:29:00
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## 创建深度学习训练样本库的完整指南
在深度学习中，训练样本库的建立是至关重要的一步。这个过程涉及收集、处理和标注数据。本文将为您展示如何建立一个深度学习训练样本库，并提供详细步骤和示例代码。
### 流程概述
下表展示了建立深度学习训练样本库的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 步骤1 | 收集数据 |
| 步骤2 | 数据清理 |
| 步骤3 |
测试、练习 1、用sql建表student： 学号 姓名 性别 生日 专业 1 张三 男 1980-12-03 1 2 王武 女 1980-09-22 3 3 李四 女 1981-03-04 2 4 赵六 女 1981-05-24 1 5 张建国 男 1980-06-02 4 6 赵娟 女 1980 ...
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2021-09-07 17:18:00
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有了前面的基础，现在可以训练模型了。前面的讨论基本上把模型当成了以黑匣子，但是，如果我们不能对模型有进一步的认识，就不能快速地理解我们的使用的系统的运行原理。不仅如此，对模型的理论认知，有助于我们快速地选择模型、模型地训练方法以及一套适当的超参数，在后期还有助于执行错误分析和改善。因此，对模型地理论认知是非常必要。首先让我们从最简单地模型之一--线性回归 - 开始。 线性回归： 线性回
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2023-08-30 22:36:26
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## 深度学习训练曲线保存的问题
深度学习是一种强大的机器学习技术，能够通过训练大量的数据来提取复杂特征，从而实现各种任务，如图像分类、语音识别等。在深度学习训练过程中，了解训练曲线可以帮助我们分析模型的训练情况，进而优化网络结构和超参数的选择。
然而，在深度学习训练过程中，保存训练曲线并不是一个简单的问题。常见的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch提供了保存和读取模型的功能，但
原创
2023-10-03 05:47:16
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练习1:1、提取 https://testing-studio.com/ 中的所有连接curl https://testing-studio.com | grep -oE "http[s]://[^ '\"]*"2、去掉链接中的数字，给出一个所有的不带数字的连接curl https://testing-studio.com | grep -oE
"http[s]://[^ '\"]*“
| s
机器学习的数据预处理数据预处理是在机器学习算法开始训练之前对原始数据进行筛选，填充，去抖，类别处理，降维等操作；有的方法可以防止由于数据的原因导致的算法无法工作，有的方法可以加速机器学习算法的训练，提高算法的精度。1.缺失数据的处理1.1查看数据确缺失情况举个例子说明如何查看数据缺失的情况：import pandas as pd
#创建一个缺失数据的DataFrame
df = pd.DataF
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2023-11-23 19:28:34
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如何解决训练样本少的问题目前大部分的深度学习模型仍然需要海量的数据支持。例如 ImageNet 数据就拥有1400多万的图片。而现实生产环境中，数据集通常较小，只有几万甚至几百个样本。这时候，如何在这种情况下应用深度学习呢? （1）利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。这也是目前大部分
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2024-01-31 01:40:18
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深度学习是一种机器学习的方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式，从而实现自动化的学习和决策。在深度学习中，训练集是非常重要的，它包含了大量的数据样本和对应的标签，用于训练神经网络模型。训练集中的数据样本被输入到神经网络中，通过多次迭代优化模型参数，使得模型能够准确地预测未知数据样本的标签。
在深度学习中，训练集学习知识的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先，需要对训练集
原创
2023-09-05 20:29:42
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1.查询所有表2.查询student表中不重复的name字段3.查询以课程表（cours）中以c_id为降序所有字段的记录4.查询student表中年龄在18到20之间的数据5.查询每个年级的平均年龄6.查询student表里面name不含h的学生记录7.用连接查询查看student,cours,sel三张表（1）用的是外连接查询：（2）用的是内连接查询：8.把s...
原创
2022-02-23 09:28:18
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1.查询所有表2.查询student表中不重复的name字段3.查询以课程表（cours）中以c_id为降序所有字段的记录4.查询student表中年龄在18到20之间的数据5.查询每个年级的平均年龄6.查询student表里面name不含h的学生记录7.用连接查询查看student,cours,sel三张表（1）用的是外连接查询：（2）用的是内连接查询：8.把s...
原创
2020-02-25 14:59:11
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机器学习训练秘籍
机器学习作为人工智能的核心技术之一，正在越来越多地应用于各个领域。通过机器学习，计算机可以从数据中学习并自动改进算法，以便更好地完成特定任务。然而，机器学习并不是一个简单的过程，需要进行多个步骤来实现最佳结果。在本文中，我们将介绍一些机器学习训练的秘籍，并通过代码示例来说明这些方法的实际应用。
## 确定目标
在进行机器学习训练之前，首先需要明确目标。明确目标可以帮助我们选
原创
2024-01-29 10:22:21
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# 机器学习协同训练入门指南
在当今的机器学习领域，协同训练（Co-training）是一种有效的半监督学习技术。通过利用标记较少的数据，协同训练能够显著提高模型的性能。本文将通过一个简单的流程来教您如何实现机器学习的协同训练。
## 协同训练的步骤
下面是协同训练的基本流程：
| 步骤 |说明 |
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