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- 汽车车牌检测和识别实践指南,提供了算法方案和测试效果。EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 库, 它是一种通用的 OCR,既可以读取自然场景文本,也可以读取文档中的密集文本。 汽车车牌检测和识别实践指南,提供了算法方案和测试效果。EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 库, 它是一种通用的 OCR,既可以读取自然场景文本,也可以读取文档中的密集文本。
- 目标检测模型的基础知识包括 anchor box、iou、focal loss、nms算法等内容。⽬标检测算法通常会在输⼊图像中采样⼤量的区域,然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的⽬标。 目标检测模型的基础知识包括 anchor box、iou、focal loss、nms算法等内容。⽬标检测算法通常会在输⼊图像中采样⼤量的区域,然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的⽬标。
- RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型,追求高速度、省内存,较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上,可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。 RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型,追求高速度、省内存,较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上,可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。
- MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构(DW+PW 卷积),先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本(Mult-Adds)更小,然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。 MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构(DW+PW 卷积),先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本(Mult-Adds)更小,然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性。
- ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准,模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重(其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的),脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。 ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准,模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重(其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的),脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。
- 解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种: 从“数据层面”入手:分为数据采样法和类别平衡采样法。 从“算法层面”入手:代价敏感方法。 注意本文只介绍不平衡样本的处理思想和策略,不涉及具体代码,在实际项目中,需要针对具体人物,结合不平衡样本的处理策略来设计具体的数据集处理或损失函数代码,从而解决对应问题。 解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种: 从“数据层面”入手:分为数据采样法和类别平衡采样法。 从“算法层面”入手:代价敏感方法。 注意本文只介绍不平衡样本的处理思想和策略,不涉及具体代码,在实际项目中,需要针对具体人物,结合不平衡样本的处理策略来设计具体的数据集处理或损失函数代码,从而解决对应问题。
- 深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习,必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍,从中抽取重要的知识点,并对部分概念和原理加以自己的总结,适合当作原书的补充资料阅读,也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料。 深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习,必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍,从中抽取重要的知识点,并对部分概念和原理加以自己的总结,适合当作原书的补充资料阅读,也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料。
- 本文内容为 cv 算法工程师成长之路上的经典学习教材汇总,对于一些新兴领域则给出了较好的博客文章链接。本文列出的知识点目录是成系统且由浅至深的,可作为 cv 算法工程师的常备学习路线资料。部分学习资料存在离线 PDF 电子版,其可在 github仓库-cv_books 中下载。 本文内容为 cv 算法工程师成长之路上的经典学习教材汇总,对于一些新兴领域则给出了较好的博客文章链接。本文列出的知识点目录是成系统且由浅至深的,可作为 cv 算法工程师的常备学习路线资料。部分学习资料存在离线 PDF 电子版,其可在 github仓库-cv_books 中下载。
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