# #作者：韦访 1、概述上一讲，我们讲了人脸识别的基本原理，这一讲，我们用tensorflow来实现它。2、下载LFW人脸数据集2.1、LFW数据集简介LFW人脸数据集主要用来研究非受限情况下的人脸识别问题，包含13000张人脸图像，每张图像都被标识出对应的人名，其中，有1680张图像对应不止一个人名。这些图片都来自互联网。2.2、LFW数据集下载大概180.6M2.3、LFW数据集结构下载完数
对于Tensorflow的运作方式还不是很理解的同学一定要将上面这个图牢牢记在脑海中。在学习基础概念和新的代码的时候，不断将所学跟途中的信息做对照。 这张图的第一层理解就是，当有一个输入时，Tensorflow会根据这个输入值产生相应的输出值。如果这个输出值与实际的值有偏差，那么Tensorflow会对神经网络中的参数进行调整。以使得以下一的输出值更加
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2024-07-24 06:14:33
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在Windows上调试TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）一、环境的搭建 Windows+1080Ti+Cuda10.1 Tsorflow2.0.0 Numpy1.16.4 注意：这里tensorflow和numpy的版本一定不能错，要不然后面会有意想不到的bug！！二、数据的准备 数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分： CASIA-HWDB：离
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2024-03-23 13:03:32
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1、训练1> 环境部署（1）下载tensorflow的models文件，官网地址github，下载下来的文件名models-master.zip：解压文件，并重命名成models，我在ubuntu里面建立了一个名字为tensorflow的文件夹，并把models文件都放在这个tensorflow里面，当前的文件结构是： /home/jg/tensorflow/models/，models下文
线程和队列在使用TensorFlow进行异步计算时，队列是一种强大的机制。为了感受一下队列，让我们来看一个简单的例子。我们先创建一个“先入先出”的队列（FIFOQueue），并将其内部所有元素初始化为零。然后，我们构建一个TensorFlow图，它从队列前端取走一个元素，加上1之后，放回队列的后端。慢慢地，队列的元素的值就会增加。TensorFlow提供了两个类来帮助多线程的实现：tf.Coord
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2023-07-07 17:30:10
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目录1 项目介绍1.1 项目功能1.2 评估指标2 数据集介绍2.1 数据特征3 数据的预处理3.1 数据增强3.2 倾斜矫正3.3 去横线3.4 文本区域定位4 网络结构5 OCR实现ocr_generated.pyocr_forward.pyocr_backward.pyocr_test.py相关笔记 1 项目介绍1.1 项目功能视频讲解 （1）项目功能：英文手写识别，如输入数据为手写英文作
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2024-04-25 13:40:20
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一、tensorflow读取机制图解首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示：假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我们只需要把它们读取到内存中，然后提供给GPU或是CPU进行计算就可以了。这听起来很容易，但事实远没有那么简单。事实上，我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用
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2024-06-11 09:50:25
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OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信
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2024-03-13 10:42:21
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一些上下文我的目标是让注意力OCR学习在哪里查找和阅读扫描文档中的特定信息。它应该找到一个10位数的数字(在大多数情况下)前面有一个描述性标签。文件的布局和类型各不相同，因此我得出结论，如果不使用注意机制，任务是无法解决的，因为位置可变。。。在我的第一个问题是：我是否正确地解释了模型的功能？它真的能解决我的问题吗？(一)目前的进展我试着在自己的数据集上运行了这项培训，其中有大约200k张736x7
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2024-04-28 15:23:14
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导读
对于人类来说，识别手写的数字是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考，就可以看出下面的数字分别是1，2，3。
本期将使用Tensorflow搭建卷积神经网络，进行手写数字的识别。代码可关注公众号 IamZLT ，后台回复「手写数字识别」即可免费获取。
本系列文章
Part1：基于CNN的数字OCR识别
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2024-03-04 09:33:04
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word2vec理解：自 然语言不能直接处理，因此我们要把它们转换成可以处理的数字或者向量。传统的方法是one-hot-encoder,就是把所有的单词重新篇成一个很长的向量，但是他有一个不好的地方，一是编码是随机的，没有提供任何关联信息，而是，编码的向量就有一个是1，其他都为零，整个矩阵很稀疏，稀疏矩阵的训练效率很低，这里使用向量表达可以有效的解决这些问题，一类是计数模型，他就是用一个滑动窗口，
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2024-06-16 11:57:06
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作为一个以开源代码推动互联网和人工智能发展的技术，TensorFlow 机器学习框架具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点而深得全球众多开发者的喜爱。中国也不例外，TensorFlow 在中国的下载次数已经超过百万次。在 Google 开发者大会和 TensorFlow Dev Summit 北京分论坛等会议上，广大开发者反应希望有一个 TensorFlow 开发者自助互助、技术交流的平台，众
在开始之前，必须要说明的是，本教程完全基于TensorFlow2.0 接口编写，请误与其他古老的教程混为一谈，本教程除了手把手教大家完成这个挑战性任务之外，更多的会教大家如何分析整个调参过程的思考过程，力求把人工智能算法工程师日常的工作通过这个例子毫无保留的展示给大家还在玩minist？fashionmnist？不如来尝试一下类别多大3000+的汉字手写识别吧！！虽然以前有一些文章教大家如何操作，
作者 | 郭俊麟责编 | 胡巍巍Brief 概述这篇文章中，我们使用知名的图片数据库「THE MNIST DATABASE」作为我们的图片来源，它的数据内容是一共七万张28×28像素的手写数字图片。并被分成六万张训练集与一万张测试集，其中训练集里面，又有五千张图片被用来作为验证使用，该数据库是公认图像处理的 "Hello World" 入门级别库，在此之前已经有数不清的研究，围绕着这个模
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2024-05-28 14:55:22
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在6月30日最新发布的MLPerf Training v2.0榜单里，百度使用飞桨框架（PaddlePaddle）和百度智能云百舸计算平台提交的BERT Large模型GPU训练性能结果，在同等GPU配置下的所有提交结果里排名第一，超越了高度定制优化且长期处于榜单领先位置的NGC PyTorch框架，向全世界展现了飞桨框架的性能优势。图1 MLPerf Training v2.0 BERT模型效能
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2024-03-01 21:22:47
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✨写在前面：强烈推荐给大家一个优秀的人工智能学习网站，内容包括人工智能基础、机器学习、深度学习神经网络等，详细介绍各部分概念及实战教程，通俗易懂，非常适合人工智能领域初学者及研究者学习。➡️点击跳转到网站。?导读：本系列主要介绍计算机视觉领域OCR文字识别领域技术发展方向，总计分为五章。每章将从OCR技术发展、概念、方法等各种角度展开详细介绍，以下是本系列目录，主要面向深度学习及CV领
OCR作用就是提取图片中的文本转化成文本形式。用于后续的NLP任务。不由的思考如何如何实现从图像中提取文本，分为两个步骤，第一个步骤：检测文字所在的位置（CTPN），（2）识别文本区域内容（CRNN ）。（1）CTPN（Connectionist Text Proposal Network）文本检测本质上也属于物体检测，但是文本与常规得物体有较大区别。文本不同于物体检测，文本通常都是水平从左往右写
文本识别CRNN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/71506131
原创
2022-01-17 16:00:46
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目录综述推荐网址Python 现有模块综述本文目的是为了总结OCR各类技术的发展，从搜集资料到整理，可以看出OCR技术目前的一个大致发展趋势。目前还处于随时添加状态，敬请期待！【更新时间】2019年9月26日【很好的参考资料】这个GitHub收集了文本检测、文本识别、端到端的论文以及部分开源代码，很好的学习资料！1 OCR的应用场景 目前OCR的应用场景主要分为以下三个方面：
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2023-10-09 00:09:54
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一、OpenCV下载安装 OpenCV可以在官网下载链接https://opencv.org/releases.html 选择相应的版本下载保存就好（不过官网下载有时候真滴慢还会连不上.....）网盘链接有windows ios Android
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2023-06-06 18:43:05
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