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OCR-RCNN-V2在TX2上基于TensorFlow 1.12的电梯按钮识别

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简介：
简介：本项目介绍了一种在NVIDIA TX2开发板上运行的OCR-RCNN-V2模型，采用TensorFlow 1.12框架实现电梯按钮的精准识别。 OCR-RCNN：电梯按钮识别的准确高效框架 对于ICRA-2021会议，视频演示已经可以找到，并且用于检测和文字识别的数据集现在也已发布。utils文件夹中的dataset_statistics.py提供了数据集操作的功能。 级联的OCR-RCNN是为自动操纵电梯而设计的，其目的是使机器人能够自主地使用以前未曾拜访过的电梯。该存储库包含了该项目的感知部分。我们在论文中发布了初始版本，精度提高了20%，并在具有GTX950或更高配置图形卡上实现了大约10FPS（640 * 480）的实时运行速度。我们还对配备有GTX950M（2G内存）笔记本电脑进行了测试，并且可以达到约6FPS的速度。 我们在努力优化针对NVIDIA TX2版本以使其更快，不久之后将与数据集以及后处理代码一起发布。 要求： - Ubuntu 16.04 - TensorFlow 1.12.0 - Python 2.7

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  • OCR-RCNN-V2在TX2上基于TensorFlow 1.12的电梯按钮识别
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    简介：本项目介绍了一种在NVIDIA TX2开发板上运行的OCR-RCNN-V2模型，采用TensorFlow 1.12框架实现电梯按钮的精准识别。 OCR-RCNN：电梯按钮识别的准确高效框架 对于ICRA-2021会议，视频演示已经可以找到，并且用于检测和文字识别的数据集现在也已发布。utils文件夹中的dataset_statistics.py提供了数据集操作的功能。 级联的OCR-RCNN是为自动操纵电梯而设计的，其目的是使机器人能够自主地使用以前未曾拜访过的电梯。该存储库包含了该项目的感知部分。我们在论文中发布了初始版本，精度提高了20%，并在具有GTX950或更高配置图形卡上实现了大约10FPS（640 * 480）的实时运行速度。我们还对配备有GTX950M（2G内存）笔记本电脑进行了测试，并且可以达到约6FPS的速度。 我们在努力优化针对NVIDIA TX2版本以使其更快，不久之后将与数据集以及后处理代码一起发布。 要求： - Ubuntu 16.04 - TensorFlow 1.12.0 - Python 2.7
     
  • 在TX2上安装TensorFlow的脚本文件
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  • 在Jetson TX2 (aarch64架构)上安装TensorFlow 1.4.1的pip包
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    本教程详细介绍了如何在NVIDIA Jetson TX2开发板（基于aarch64架构）上通过pip工具安装特定版本的TensorFlow（1.4.1版），适合进行嵌入式AI开发的学习者和工程师参考。 在Jetson TX2（aarch64架构）下编译生成的TensorFlow 1.4.1 pip安装包是针对CUDA8.0、cuDNN6以及Python3.5环境的。
     
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    本文章介绍了如何在C#编程环境中利用开源OCR引擎Tesseract进行文字识别技术的应用与开发。文中详述了Tesseract库的集成步骤及其实现代码，为开发者提供了一种高效的文字识别解决方案。 在C#中实现基于Tesseract的OCR识别时，对图片进行二值化处理可以显著提高识别效果。
     
  • 基于TensorFlow的RCNN网络实现
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    本项目基于TensorFlow框架实现了经典的RCNN目标检测算法，通过深度学习技术进行图像识别与定位。 **RCNN网络TensorFlow实现** RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，主要用于对象检测任务。它引入了区域提议网络（RPN）来生成可能包含对象的候选区域，然后对每个区域应用CNN进行分类和定位。在TensorFlow框架下，RCNN模型的实现涉及到多个关键步骤。 理解RCNN的核心概念至关重要。RCNN通过滑动窗口在特征图上生成固定大小的区域提案，然后将这些提案输入预训练的CNN进行特征提取。接下来，通过SVM（支持向量机）或Softmax分类器对每个区域进行分类，并利用边界框回归微调对象的位置。 在TensorFlow中实现RCNN需要以下组件： 1. **数据预处理**：RCNN模型通常需要大量标注的图像数据。因此，数据预处理包括图像增强（如翻转、缩放）、归一化以及对区域提案的生成。 2. **预训练CNN**：一般使用像VGG16或ResNet这样的预训练模型作为基础网络，提取图像的高级特征。TensorFlow提供了加载这些权重的方法。 3. **区域提议网络（RPN）**：RPN是在CNN特征图上滑动的小型网络，用于预测锚点的得分和偏移量。这可以通过在预训练CNN基础上添加额外卷积层来实现。 4. **RoI池化层**：不同大小和形状的区域提案需要转换为固定尺寸以进一步分类与回归。通过使用RoI池化层可以将这些不同的区域统一到标准尺度上。 5. **分类和回归**：对经过RoI池化的特征进行分类（SVM或Softmax）以及边界框位置调整，预测物体类别及其准确的位置信息。 6. **损失函数与优化**：结合了分类及回归的损失，并使用如梯度下降等方法训练模型。 7. **训练流程**：包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。TensorFlow提供了多种优化器供选择，例如SGD或Adam等。 8. **推理与评估**：在完成训练后，可以利用该模型进行对象检测任务的预测工作。使用RPN生成区域提案，并通过RoI池化层处理这些提案以准备分类及定位操作；最后根据平均精度（mAP）和精确率-召回率曲线等指标来评估模型性能。 此外，在OCR任务中可能还会用到CRNN（Connectionist Temporal Classification）模型，这是一种结合了CNN与RNN的深度学习架构，适用于处理序列数据如文本行检测及识别。在TensorFlow实现CRNN时通常包括以下步骤： 1. **卷积层**：用于提取图像中的局部特征。 2. **转置卷积层**：将从卷积网络获得的特征图恢复到原始尺寸以供RNN使用。 3. **RNN层**：如LSTM或GRU，处理变长度序列信息的能力较强。 4. **CTC损失**：允许模型在没有对齐标签的情况下进行训练，特别适合于基于序列数据预测的任务。 这两个模型（RCNN和CRNN）都在计算机视觉领域有着广泛的应用价值，例如文档自动解析、车牌识别等场景中。
     
  • 基于TensorFlow的图像识别
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    本项目开发了一个利用Python编程语言和Tesseract-OCR引擎的高效离线光学字符识别(OCR)系统，适用于各种文档图像的文字提取与处理。 现有的OCR识别小工具主要分为两类：一类是依赖网络公司提供的API接口进行识别的，例如百度文字识别服务。这类方式的优点在于识别准确率较高，但缺点是在没有互联网连接或授权的情况下无法使用。 另一类则是本地化的版本，如开源软件tesseract-ocr，并且提供中文语言支持包。通过结合QQ邮箱中的截图工具，可以构建一个离线版的OCR识别工具。这种方案操作简单方便，但由于使用的训练库较为基础，因此准确率相对较低。目前该工具能够较好地识别PDF文件中标准的文字内容，但对于包含图标或其他复杂元素的文字可能无法正确识别。 为提高准确性，可以通过自行训练中文语言模型，并用生成的新模型替换tesseract-ocr中的默认配置和数据包来优化性能。
     
  • 基于MASK-RCNN的人体姿态识别方法
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  • 在Android上利用TensorFlow进行物体识别
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