python train.py --data streatNumber.yaml --cfg yolov5s_street.yaml --epochs 10 --batch-size 8 其中batch-size可按电脑配置进行调整,一般报错都是由于此数字太大,epochs先填个10,后面根据识别效果再增加。训练过程图如下: 第四步:识别测试图片 经过长时间的训练完毕后,对测试图
以下是在训练街景字符识别过程中所采用的数据增强方法,分图像颜色变换和图像尺度变换,图像尺度变换用的是仿射变换,保持原始图像比例,天池的街景数据中训练集的数据有30000张,测试集有10000张,总体来说数据偏少,这类问题做好数据增强很重要,可以在测试模型的时候发现模型对哪一类图片识别效果不好,再针对性的去做数据增...
这是街景字符识别的第二阶段,数据的读取以及数据的扩增 在我们理解了赛题,知道自己所要完成的任务以及优化目标之后,我们就要对赛题的数据进行处理。本赛题的baseline本质来说,就是对每个字符进行单独的分类,因为只有数字,所以简单处理作为分类任务也是可以的,但是对于带有字符(包括英文或者中文),简单的作为分类问题就不...
一、 天池街景字符编码识别比赛 比赛地址:tianchi.aliyun.com/comp 1.数据来源 赛题来源自Google街景图像中的门牌号数据集(The Street View House Numbers Dataset, SVHN),并根据一定方式采样得到比赛数据集。 2.数据基本情况 该数据来自真实场景的门牌号。训练集数据包括3W张照片,验证集数据包括1W张照片,每张照片包...
本文是在完成阿里云-天池竞赛中零基础入门CV - 街景字符编码识别挑战中的记录。 网络模型基于竞赛教程中的模型简化而来,同时由于发现网上都是基于pytorch的教程,故尝试的做了一个基于Keras+tensorflow的模型。由…
方法一:Droupout droupout经常用作防止模型拟合来使用,但是由于其对其中某些节点能够进行随机停止工作的特性,可以用作预测阶段不同的模型,然后将这些模型的结果综合考虑进行集成 classSVHN_Model1(nn.Module): def __init__(self): super(SVHN_Model1,self).__init__() ...
DataWhale街景字符编码识别项目-数据增强 mhxin 2020-05-29 阅读16 分钟 1 数据增强介绍深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合。
基于AR的街景字符识别软件的设计与实现任务书 论文主要内容: 本课题要求学生基于Android平台,使用ARcore组件,利用AR等相关技术组件开发一款街景字符识别软件,能够针对真实场景下的字符识别,提高计算机视觉和数据建模处理能力。 系统功能要求: 1.能够通过Android手机摄像头进行拍照、文字识别和现实增强等功能;...
项目来自天池竞赛, 这是项目地址。项目数据来自Google街景图像中的门牌号数据集(The Street View House Numbers Dataset, SVHN), 对应的Kaggle竞赛地址。
语音识别的深度学习过程:声纹提取,傅立叶变换和小波变换,标签生成,特征提取,分类器训练,模型评估,模型优化。声纹提取:通过声音信号的特征,提取声纹。傅立叶变换:将声音信号从时域转换到频域。小波变换:将声音信号从频域转换到小波域。标签生成:对声音信号进行分类,生成标签。特征提取:对声音信号进行特征提取,提取有...