1、模型识别的问题提出模型识别，通俗地理解即是对一个类别未知的对象进行归类（或者叫分类）。这里与聚类不同的是，聚类实际上是要区分出已有的样本哪些属于同一类，但并没有参考标准。而识别则事先有参考的标准，在此前提下对模型进行识别。简单抽象描述这一问题即是，现有对象，它有多种属性，此时有标准模型，如何通过一系列的方法来判断对象 2、预备知识模糊向量：所有元素均在 模糊向量可以用于表示一个模糊集 ： 其中
1. 马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性)，也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性，与上面
深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记语音识别（Speech Recognition）是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语音。除了传统语音识别技术之外，基于深度学习的语音识别技术也逐渐发展起来。本文对广义的自然语言处理应用领域之一的语音识别进行一次简单的技术综述。 概述自动语音识别（Automatic Speec
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2023-08-30 19:04:14
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本文介绍清华大学语音与音频技术实验室（SATLab）ISCSLP 2022录用论文。BERT-LID: Leveraging BERT to Improve Spoken Language Identification。这篇文章将BERT模型引入到语种识别领域。利用BERT模型的优越性，再结合下游不同的神经网络模型，提升语种识别能力，尤其是在短语音的情况下识别性能有更为明显提升。01 语
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2023-11-20 22:47:07
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目前很多实用小工具都趋向收费模式，即使免费，不是功能不完整，就是有很多约束条件，在应用时效果无法达到我们的预期。于是我萌生一个想法：结合自己学习的计算机技术和开源的AI算法，尝试动手实现一些常用小工具，而不再仅依赖商业软件的限制。机缘巧合，我了解到百度飞桨开源了OCR超轻量中英文识别模型，该模型才8.6M，对内存要求小，预测速度快，可以很方便的在CPU上实现模型预测，甚至可实现在手机上部署，于是我
ocr文字识别是办公软件中不可缺少的工具，那么哪款好用呢？这里为大家整理了三款比较好用的工具，不仅可以进行文字识别，有的还具有在线翻译的功能，简直不要太好用啦！第一款：Text Scanner激活版Text Scanner是我一直使用的一款文字识别和翻译软件，能够快速识别图片上的中文，英文等，如果需要还可以选择语言进行翻译。Text Scanner mac版基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符
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2023-07-21 23:33:39
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简介基于深度卷积网络的人脸识别，流程基本上一致，如下图所示，可以看做是一个基本框架：图1 人脸识别基本框架由上图，可以看到，人脸识别分为以下几个主要步骤：输入图像：可以做一些图像前处理操作，比如：调整亮度、去噪等人脸检测：检测人脸位置，可以加入一些活体检测之类的算法人脸对齐：实际场景中，人脸一般都是歪的，需要基于人脸关键点进行对齐人脸裁剪：将对齐后人脸抠出，作为后续深度特征网络的输入人脸特征提取：
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2023-12-19 11:31:50
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本博文仅提供自己对DeepID的理解，如有错误希望大家能够及时指出。DeepID模型是人脸识别中主流的模型之一，它采用4层卷积网络，三层池化，并且最后一层和倒数第一层的卷积层以及倒数第二层的池化层全连接，具体的文章见文章地址 。关于该文章的具体内容大家可以阅读文献。以下主要介绍一下自己对文章的理解。1. 人脸识别目前主要面临的挑战是人脸图片较大的类内变化和较小的类间变化。也就是说在人脸图
LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。LLM 技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和语言模式，使得模型能够对自然语言的语义、语法等进行理解和生成，具备更强
21个tensorflow项目（三）：打造自己的图像识别模型环境介绍数据准备制作TFrecord制作TFrecord代码:读取TFrecord代码：训练模型代码代码代码解析运行结果预测代码代码运行结果自己对数据集的一些疑惑 环境介绍Python版本：Python 3.8.16 TensorFlow版本：2.6.0数据准备书中选用的数据集为卫星图像数据集，在这里也采用同样的数据集 下载地址为：ht
开始前准备：强烈推荐使用 anaconda 来做 python 的环境管理工具，它里面自带了很多科学计算的类库，可以避免很多不必要的问题显卡：我的显卡是 gtx960 最多只能训练10批次的数据，再多了显存就不足了，唉。。下载图片百度，谷歌都行，搜索一些图片，下载下来，放在 images 文件夹里，我这里用猫跟狗的图片来训练，我下载了40张图，20张猫，20张狗的图片标记图片用法见readme里的
Python项目地址https://github.com/volcengine/volc-sdk-python/tree/main/volcengine/example# 快速接入指南
https://www.volcengine.com/docs/6444/79136
# 配置地址
https://console.volcengine.com/ai/overview
作者易苗，本文介绍了人脸识别的经典流程以及流程中涉及到的三个模块：人脸检测、人脸对齐、特征提取与比对，并以一种开源的人脸识别引擎—SeetaFace 为例，展示了人脸识别的算法原理，最后简要介绍了几个最新的基于深度学习的人脸识别算法以及人脸识别的应用场景。一、人脸识别算法框架介绍：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别实现了图像或视频中人脸的检测、人脸特征点的
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2023-09-17 11:37:57
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# Python OCR识别模型训练流程
## 引言
在计算机视觉领域，OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别是一个重要的技术应用。它可以将图片或扫描文档中的文字信息转化为可编辑的文本格式，方便进行后续处理和分析。本文将介绍如何使用Python进行OCR识别模型的训练。
## 整体流程
下面是实现Python OCR识别模型训练的整体流程，可以用表格展
原创
2023-12-22 07:58:09
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本节目录1 问题描述2 滑动窗口3 获取大量数据集和人工数据4 上限分析 1 问题描述图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。 为了完成这样的工作，需要采取如下步骤： 1.文字侦测（ Text detection） ——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2.字符切分（ Character segmentation） ——将文字分割成一个
OpenCV3的kNN算法进行OCR识别－使用Pythonhttp://docs.opencv.org/master/d8/d4b/tutorial_py_knn_opencv.html
GoalIn this chapterWe will use our knowledge on kNN to build a basic OCR application.We will try
最近研究OCR技术实现较多，各种OCR实现方式做了一些测试和对比，针对不同的业务需要采用不同的实现方式，今天写的这个案例是利用百度AI来实现的通用OCR文字识别。实现方式非常简单，十几行代码就能搞定，但识别率如何就要看图片质量和所用字体了。从根本上来说，OCR的技术实现有两种方式：第一种较为简单，就是调用各个云平台提供的OCR服务来识别图片上的文字。这种实现方式的优点是简单易用，识别率较高，灵活性
一、什么是OCR很早之前就听说有提取图片中文字的工具和方法，这种文字识别技术称为OCR(Optical Character Recognition)。OCR技术的出现，实现了将印刷文字扫描得到的图片转化为文本文字的功能，提供了一种全新的文字输入手段，大大提高了用户工作的效率。二、OCR适合对象 1.印刷行业、文印店：经常会遇到客户只给你一本厚厚的宣传册(因为客户不知道电子稿保存的重要意义，甚至压
目录一、开箱即用二、性能基线三、训练3.1 训练公开数据3.2 训练自己的数据四、视频教程五、论文解读引言Loss数据集端上部署 人脸识别是目前深度学习领域应用最为广泛的领域之一，各大框架都有不错的开源项目，本文提供insightface论文的分析，对应代码为insightface，其在在三个影响人脸识别模型精度的主要因素:数据、模型和Loss上都做了相关工作，并
章节一：引言在数字化时代，图像数据成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着图像数据的急剧增加，传统的手动处理和分析方法已经无法满足我们的需求。这就引出了图像识别和计算机视觉技术的重要性。本文将介绍人工智能技术在图像识别和计算机视觉领域的应用，以及如何利用这些技术实现自动化的图像检测和识别。章节二：图像识别的基本原理图像识别是指通过计算机技术，将图像中的目标对象进行自动分类和识别
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2023-12-27 12:37:05
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