Advertisement

ICPR2018挑战赛：一、网络图像文本识别；二、网络图像文本检测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：ICPR 2018挑战赛包含两个主要任务：一是网络图像中的文本识别，二是网络图像中的文本检测。该比赛致力于推动计算机视觉技术的发展与应用。 ICPR2018：网络图像的文本识别 / 网络图像的文本检测 任务包括根据描述文件在图片中标记出所有文本的位置，并生成效果图。 将描述文件转换为pascal格式的xml文件。 训练YOLO或SSD模型。 训练OCR模型，或者直接调用OCR库。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ICPR2018挑战赛：一、网络图像文本识别；二、网络图像文本检测
    优质
    简介：ICPR 2018挑战赛包含两个主要任务：一是网络图像中的文本识别，二是网络图像中的文本检测。该比赛致力于推动计算机视觉技术的发展与应用。 ICPR2018：网络图像的文本识别 / 网络图像的文本检测 任务包括根据描述文件在图片中标记出所有文本的位置，并生成效果图。 将描述文件转换为pascal格式的xml文件。 训练YOLO或SSD模型。 训练OCR模型，或者直接调用OCR库。
     
  • EAST_ICPR2018：在ICPR MTWI 2018挑战II中应用EAST进行网络图像文本检测
    优质
    本文介绍了在ICPR MTWI 2018挑战赛第二部分采用EAST方法进行网络图像中的文本检测的研究，展示了该技术在网络环境下的实际应用效果。 EAST_ICPR2018：ICPR MTWI 2018挑战II的EAST（网络图像中的文本检测）介绍这是为分叉的存储库。 它是EAST的张量流重新实现，原作者提出的模型是“高效、准确的场景文本检测器”。该存储库还引用了另一个来源存储库。 数据集和用于训练模型的数据集转换包括ICDAR 2017 MLT（train + val），RCTW-17（train）以及ICPR MTWI 2018 。 其中， ICPR MTWI 2018 包含9000个训练数据和1000个验证数据。 在使用argman/EAST过程中发现了一些异常的数据问题，例如与ICPR相关的部分。
     
  • 图像文本识别
    优质
    图像文本识别是一种人工智能技术，能够自动检测并解析图片中的文字信息。这项技术广泛应用于OCR、社交媒体管理等多个领域，极大提升了处理和检索图文内容的效率与准确性。 利用百度API接口技术，在C# Winform程序中实现图片文字识别功能，并将识别的文字内容复制粘贴到本地。
     
  • CIFAR10图像分类_分类网络_图像识别_
    优质
    本项目致力于CIFAR10数据集上的图像分类任务，通过设计高效分类网络模型，实现对儿童图像集中各类对象的精准识别与区分。 使用卷积神经网络对CIFAR-10数据进行分类。
     
  • 解读文本识别网络CRNN
    优质
    CRNN是一种用于文本识别的深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）进行特征提取和循环神经网络（RNN）处理序列信息的优点，特别适用于场景文字识别等任务。 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，无需先对单个文字进行切割，而是将文本识别问题转化为基于图像的序列学习问题。 整个CRNN网络结构包含三部分： 1. CNN（卷积层），使用深度CNN从输入图像中提取特征，并生成特征图； 2. RNN（循环层），采用双向RNN（BLSTM）对上述提取到的特征序列进行预测，通过对每个特征向量的学习输出预测标签分布； 3. CTC loss（转录层），利用CTC损失函数将从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
     
  • 网络攻击检测识别网络攻击检测识别
    优质
    网络攻击检测识别技术专注于监测和分析网络安全威胁，通过运用机器学习、行为分析等方法，及时发现并应对潜在的恶意活动，保障信息系统的安全稳定运行。 网络攻击检测是指识别网络中的恶意活动或威胁的行为。
     
  • 基于RBF神经网络的图像识别
    优质
    本研究探讨了采用径向基函数（RBF）神经网络技术进行图像识别的方法与应用，重点分析其在模式识别任务中的高效性和准确性。通过优化算法参数和结构设计，探索提高图像处理能力的新途径。 rbf神经网络（径向基函数神经网络）是一种具有非线性映射能力的前馈型神经网络，在图像识别领域因其高效性和灵活性常被用于解决复杂的分类问题。 1. **rbf神经网络基本原理**： - 结构：rbf神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收原始数据，隐藏层包含一组径向基函数单元（每个单元处理一部分特征空间），而输出层则对这些结果进行线性组合以得出最终的分类或回归结果。 - 径向基函数：在rbf网络中，隐藏层中的每一个神经元使用一种特定形式的激活函数——径向基函数。最常见的选择是高斯核，其数学表达式为\(e^{-\gamma||x-c||^2}\)，其中\(x\)代表输入向量，\(c\)代表中心点而\(\gamma\)则是一个宽度参数。 - 训练过程：rbf网络的训练涉及确定隐藏层中的每个单元的中心和宽度以及输出层权重。这些参数可以通过诸如聚类等方法来确定，并且通常采用最小二乘法或其他线性系统解算方式求得。 2. **rbf神经网络在图像识别的应用**： - 特征提取：在进行分类之前，需要从给定的图片中抽取特征向量作为输入。这些特征可以是像素值、颜色直方图或边缘检测结果等。 - 分类决策：隐藏层中的径向基函数单元将根据新数据点与中心的距离提供响应，并且输出层通过加权和的方式生成最终分类结果。 - 优势：rbf网络的非线性映射能力使它能够适应图像识别任务中遇到的数据复杂度，而且计算效率较高，适用于大规模样本集。 3. **使用MATLAB实现rbf神经网络**： - MATLAB提供了强大的工具箱来创建和训练rbf神经网络。首先需要通过`patternnet`函数定义网络结构。 - 数据预处理：在将图像数据输入到模型之前，通常需要进行归一化、降维等操作以提高性能。 - 训练与验证：使用MATLAB的训练功能，并设置适当的参数（如学习率和最大迭代次数）来优化rbf神经网络。同时可以通过`viewnet`函数查看网络结构及状态更新情况。 - 测试阶段：采用`simmulink`或直接利用已建立模型对新数据进行预测并评估其准确度。 4. **毕业设计与建模**： 在图像识别系统的构建过程中，基于rbf神经网络的设计可以涵盖从原始数据采集到最终性能测试的整个流程。这包括但不限于选择合适的架构、调整参数以避免过拟合现象等步骤，从而确保最优分类效果。
     
  • 数字识别的图像识别-神经网络方法
    优质
    本研究探讨了利用神经网络技术进行数字图像识别的方法与应用，通过分析和实验展示了该技术在准确性和效率上的优势。 图像识别技术中的Hopfield神经网络可以用于联想记忆，在数字识别方面表现出色。
     
  • 网络摄像头检测
    优质
    网络摄像头检测是指利用特定软件或工具检查计算机、手机等设备上安装的网络摄像头是否被非法启用或监控，以保障个人隐私安全。 网络摄像头扫描是指利用软件或硬件设备对网络摄像头进行检测和监控的过程。通过这种技术可以发现并分析连接到网络的摄像设备的状态、位置和其他相关信息。这项工作对于网络安全评估以及确保视频监控系统的安全性非常重要。
     
  • 利用Matlab神经网络进行图像识别
    优质
    本项目运用MATLAB平台构建神经网络模型，专注于提升图像识别精度与效率，探索深度学习技术在计算机视觉领域的应用潜力。 本段落概述了使用Matlab神经网络算法进行图像特征提取的原理与方法。