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CnOCR模型包合集(含cnocr-2.3和cnstd-1.2)

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简介:
CnOCR模型包合集提供了一套全面的文字识别解决方案,包含最新的cnocr-2.3和cnstd-1.2版本,适用于多种场景下的中文文字检测与识别任务。 CnOCR模型包汇总包括cnocr-2.3和cnstd-1.2。

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  • CnOCRcnocr-2.3cnstd-1.2
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    CnOCR模型包合集提供了一套全面的文字识别解决方案,包含最新的cnocr-2.3和cnstd-1.2版本,适用于多种场景下的中文文字检测与识别任务。 CnOCR模型包汇总包括cnocr-2.3和cnstd-1.2。
  • cnocr-master.zip 文件
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    cnocr-master.zip 是一个包含中文光学字符识别(OCR)模型和代码的压缩文件。该项目支持多种深度学习框架,并提供详细的文档与示例以便用户轻松上手使用。 cnocr是一个用于中文OCR的Python 3包。它自带了训练好的识别模型,安装后可以直接使用。
  • cnocr是用于中文OCR的Python3库
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    cnocr是一款专为中文设计的Python 3库,旨在简化光学字符识别(OCR)过程,支持多种应用场景,如文档数字化和图像文字提取。 cnocr自带了训练好的识别模型,所以安装后即可直接使用。目前使用的crnn模型的识别准确度约为98.7%。
  • cnocr-v2.3-densenet-lite-136-gru-model-onnx-epoch=004-ft
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    这段简介描述的是一个基于DenseNet-Lite架构,并结合GRU模型训练得到的ONNX格式的OCR识别模型,经过四轮微调训练。 cnocr-v2.3-densenet-lite-136-gru-epoch=004-ft-model.onnx
  • Python 3 中的 CnOCR 文字识别使用示例及说明
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    本篇文章提供了关于如何在 Python 3 环境中使用 CnOCR 库进行文字识别的具体实例和详细解释。 CnOCR 是 Python 3 下的一种文字识别(Optical Character Recognition, OCR)工具包,支持简体中文、繁体中文(部分模型)、英文和数字的常见字符识别,并且能够处理竖排文本。它自带了20多个预训练好的模型,适用于各种不同的应用场景。
  • VAE_GAN_PyTorch:VAE、CVAE、GANDCGAN的生成
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    VAE_GAN_PyTorch是一个PyTorch库,集成了解耦式变分自编码器(VAE)、条件VAE(CVAE)、生成对抗网络(GAN)及深度卷积GAN(DCGAN),适用于图像生成任务。 VAE_GAN_PyTorch 是一个包含多种生成模型的集合,包括变分自编码器(VAE)、条件变分自编码器(CVAE)、生成对抗网络(GAN)以及深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。
  • Three.js
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    Three.js模型集合包是一系列基于JavaScript 3D库Three.js开发的3D模型和场景资源集,适用于网页游戏、虚拟现实项目及各种互动式网站设计。 Three.js 是一个非常流行的JavaScript库,用于在Web浏览器中创建和展示三维图形。它利用 WebGL 技术,在网页上实现交互式3D视觉效果成为可能,并且无需用户安装任何插件。这个Three.js模型包包含了各种示例使用的3D模型,非常适合开发者学习如何在Three.js环境中导入和操作3D对象。 让我们了解一下Three.js的基本概念: 1. **场景(Scene)**:这是三维世界的核心部分,所有的物体、灯光、相机都会被添加到场景中。通过`new THREE.Scene()`来创建一个场景。 2. **相机(Camera)**:决定了我们观察3D世界的视角。Three.js提供了多种类型的相机,例如PerspectiveCamera和OrthographicCamera;透视相机模拟真实世界视图,而正交相机呈现等比例缩放的视图。 3. **几何体(Geometry)**:代表了形状和结构的基础元素,在Three.js中内置了许多种预定义的几何体类型如立方体、球体及圆柱形。同时开发者也可以自定义自己的几何体。 4. **材质(Material)**:决定了物体表面外观,包括颜色、反射度等属性;Three.js提供多种类型的材料供选择使用。 5. **网格(Mesh)**:结合了几何和材质的实体对象,在Three.js中是最常用的3D元素。它由`new THREE.Mesh(geom, mat)`创建而成。 6. **光源(Light)**:对场景中的光照效果至关重要,有助于使模型看起来更加真实;Three.js支持多种类型的灯光。 在使用这个Three.js模型包时,你可能会遇到以下内容: - 预设的3D模型文件通常由其他软件如Blender或Maya创建,并转换为兼容格式(通常是.json)。每个文件包含了几何数据、材质信息和动画等。 - 加载器:为了将外部模型导入到Three.js中使用,需要利用相应的加载器工具。例如ColladaLoader, GLTFLoader 或 OBJLoader。 - 示例代码:演示如何加载模型以及设置相机光源的方法;这些示例有助于你理解操作3D对象的关键步骤和方法。 - 纹理(Texture):用于增强模型表面细节的图像文件,如颜色贴图、法线贴图等。加载器可以将纹理应用到对应的材质上。 通过学习和使用这个模型包,你可以探索不同的3D模型,并了解如何在Three.js中进行导入、旋转、缩放和平移操作;同时还能掌握光照效果及动画的控制技巧,为你的项目增添生动性与互动体验。实践是掌握技术的关键,请尝试将这些模型应用于实际项目并不断试验创新,你会发现Three.js的世界充满无限可能。
  • 多联
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    简介:本文探讨了联合模型及其多模型扩展在复杂数据分析中的应用,介绍了其原理、构建方法及优化策略,并分析了实际案例。 WebGL编程指南中的一个关键部分是层次模型的实现。通过示例程序JointModel 和 MultiJointModel可以更好地理解和应用这一概念。这些示例展示了如何在三维空间中创建复杂的关节结构,并演示了动画效果的基本原理。它们为初学者提供了很好的起点,帮助他们理解WebGL图形渲染的核心机制和优化技巧。
  • ControlNet SDXL最新-.safetensors文件
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    本资源包包含ControlNet针对SDXL模型的最新.safetensors格式文件,适用于增强图像生成与编辑过程中的控制力和细节精度。 Controlnet SDXL 是一种先进的AI模型,专门用于稳定扩散(Stable Diffusion)技术,在图像生成过程中精细控制人物的动作与姿势。其最新版本被封装在一个名为.safetensors的文件包中,采用安全张量处理技术以确保数据完整性和模型稳定性。 理解稳定扩散(Stable Diffusion),这是一种基于深度学习的图像生成方法,通过逐步扩散随机噪声来创建清晰、细节丰富的图像。这一过程模仿了物理世界中的扩散现象,并能产生高质量且可控制性的输出。在AI绘图领域中,这种技术的应用使得艺术家和开发者能够创造出逼真的图像并指定特定的人物动作与姿势。 Controlnet SDXL 模型是该过程的关键组件,专注于人物动作的建模和控制。模型可能包括卷积层、循环神经网络(RNN)或Transformer架构等多层结构,这些层共同协作以理解和生成复杂的动作序列。.safetensors文件包含了经过大量数据集训练后的模型参数,能够捕捉并再现各种人体姿态的细微差异。 在使用.safetensors 文件包时,开发者和艺术家首先需要解压文件,并利用支持这种格式的库或框架(如TensorFlow 或 PyTorch),将模型加载至应用程序中。通过编程接口输入指定的人物姿势描述后,模型会生成相应的图像。此过程要求对AI 编程及深度学习有一定的了解,包括如何处理条件信息和解析输出结果。 标签中的“AI绘图”指的是使用人工智能技术进行图像创作,涵盖风格迁移、超分辨率修复等多种应用。“Stable Diffusion”特指本段落讨论的稳定扩散技术,“ControlNet”则强调模型对动作控制的能力。 Controlnet SDXL 模型代表了AI绘图领域的前沿进展,在人物动作和姿势控制方面尤为突出。其.safetensors 文件包不仅提供高效的模型结构,还体现了人工智能在艺术创作中的巨大潜力。用户通过掌握并应用这种技术可以实现更加细腻且具有动态感的图像生成,从而促进艺术与科技的深度融合。
  • ARCHGARCH的数程序.rar
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    本资源包含ARCH及GARCH模型相关的数学建模程序代码集合,适用于金融时间序列分析与预测研究。 【数学建模】数模各种模型算法的Matlab代码实现及详细注释,只需修改数据即可直接使用,并附有对应例题、相关数据以及国赛优秀范例以辅助理解。所有资料均针对数模竞赛的实际应用操作编写,具有很强的应用性而非理论讲解。