【Keras计算机视觉OCR】文字识别算法中DenseNet、LSTM、CTC、Attention的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、OCR文字识别的概念利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，从上世纪50年代起就开始探讨文字识别方法，并研制出光学字符识别器。OCR（Optical Chara...
【Keras计算机视觉OCR文字识别】文字检测算法中CTPN、CRAFT的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、OCR文字识别的概念OCR（Optical Character Recognition）图像文字识别是人工智能的重要分支，赋予计算机人眼的功能，可以看图识字。如图6-1所示，图像文字识别系统流程一般分为图像采集、文字检测、文字识别及结果输出四个部分。 ...
【计算机视觉】图像分割中FCN、DeepLab、SegNet、U-Net、Mask R-CNN等算法的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、FCN分割算法全卷积神经网络目标分割算法能够端到端的得到每个像素的目标分类结果，与传统的卷积神经网络只能输入固定大小图像和在网络的末端使用几个全连接层得到固定长度的特征向量不同，全卷积神经网络能够接受任意大小尺寸的输入图像，并且网络中没有使用全连接层，而是全部使用卷...
【计算机视觉】目标检测中Faster R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD等算法的讲解（图文解释 超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、基于候选区域的目标检测算法基于候选区域的深度卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种将深度卷积神经网络和区域推荐相结合的物体检测方法，也可以叫做两阶段目标检测算法。第一阶段完成区域框的推荐，第二阶段是...
【计算机视觉】CNN 可视化算法 CAM & Grad-CAM
一、可视化模型背景 CAM 算法是论文《Learning Deep Features for Discriminative Localization》中提出的，作者发现 CNN 网络虽然在训练时可能未提供对象的位置，但是仍然具有很强的定位特征能力，如上图所示。 上图是 CAM 运行的效果，可以看到对...
计算机视觉，算法应用自定义数据集制作
本文分别介绍paddlex快捷制作数据集和纯代码制作数据集二种方式。paddlex安装步骤如下：git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git cd PaddleX git checkout release/1.3 python setup...
计算机视觉应用算法的通俗理解 - 网络究竟在里面干了什么（一）
1.计算机视觉的应用算法计算机视觉有许多算法任务：图像分类，图片相似搜索。图像分割，关键点检测，目标检测，目标跟踪，视频分类，深度估计，人脸检测这些算法，又有很多各种各样的网络结构，复杂又抽象，我们只知道把数据输入到模型，得到结果...
计算机视觉图像常用基本算法（阈值化、形态学变化、模糊）
阈值化大白话说就是给定图像一个像素值作为阈值，将图像中所有像素与这个像素阈值比较，如果大于或者小于这个阈值，就会将图像中这个像素改变会特定的像素值。简单阈值化简单阈值化有五种如下表所示：设定图像中像素值为X XX，阈值为T TT自适应阈值化对比简单阈值化，简单阈值化作用与全局的图像，即对整个图像做一...
![深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230609_9fa2ee47d1ba4c12bbc21fe1438dfd90.png)
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等 语义分割综述（semantic segmentation） 1.初识语义分割 1.1.计算机视觉 目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说...
深度学习计算机视觉之YOLO，YOLOv2和YOLOv3算法(超详细解析)
这是YOLO官网提供各种模型的准确性和速度比较。让我们从下面的测试图像开始YOLO检测到的对象：网格单元为了便于讨论，我们裁剪了原始照片。YOLO将输入图像划分为S ×
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