https://github.com/senlinuc/caffe_ocr源代码在此，是基于senlnuc的模型进行学习的。
好长时间没更新学习博客了，之前一直在忙着做基网络模型的评测，以及tesseract 和其他Ocr的研究等。
更新一下最近学习的OCR检测，要求是速度要快，准确度要相对较高！
整个操作流程：
先用卷积进行特征提取，这里我用的是Densenet的模型，然后用双Lstm进行不定长处理，然后接上warp-ctc进行去重定向。
作者中文字符识别的准确率如下表：
我是基于linux进行的英文自然场景英文识别，目前还在识别的训练阶段，接下来会加上自然场景的检测，暂定用mobileNet-ssd。训好后会放出评测
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最近一直在研究caffe源码，将一些心得体会记录下来，以便以后查阅。 首先记录一个c++ template的知识，caffe大量使用了template，但貌似只支持float与double类型的数据。定义了template的函数，如果在.h文件中声明，在cpp文件中定义的话，在其他的文件include头文件之后再调用此函数，会出现无法解析的外部符号的错误，这…
目录： 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name=’use_dropout’) # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(nam…
我之前用keras 调用 tf 后端训练的时候，经常出现显存分配错误的问题。保险的方法是手动指定显存分配。 import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_sessionconfig = tf.ConfigProto()config.gpu_options.all…
任务简述：最近做一个图像分类的任务， 一开始拿vgg跑一个baseline，输出看起来很正常： 随后，我尝试其他的一些经典的模型架构，比如resnet50, xception，但训练输出显示明显异常： val_loss 一直乱蹦，val_acc基本不发生变化。 检查了输入数据没发现问题，因此怀疑是网络构造有问题， 对比了vgg同xception，…
目录 Abstract Instruction 分析 CenterNet 的Loss公式 第一部分： 第二部分： 第三部分： Abstract 当前，许多效果不错的目标检测算法都需要枚举很多可能的位置并对它们进行一一分类，这些方法不仅浪费资源，而且需要后期处理（一般指NMS），十分低效。在这篇论文中，我们使用了不一样的算法——将待检目标预测为一个点（该目标的…
可以先拿两个样本训练一下新模型, 原理可能是使model的weights变成非空, 具体后面补充总结.
import torch import numpy as np http://pytorch.org/docs/torch.html#math-operations convert numpy to tensor or vise versa # convert numpy to tensor or vise versa np_data = np.arange…
Keras版本的Faster R-CNN源码下载地址：https://github.com/yhenon/keras-frcnn下载以后，用PyCharm打开（前提是已经安装了Tensorflow-gpu和Keras），打开以后可以看到项目的结构： 修改requirements.txt，设置Keras到已安装的版本，如 Keras==2.0.8 建议版本不要…
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