如果按照作者的源码跑,分数应该是在0.87左右,已经是挺高的一个分数。 源码传送门:DataWhale街景字符编码识别项目-模型构建 - 闪念基因 - 个人技术分享 话不多说上我的代码 预热阶段 下载街景字符识别的数据集,并且解压 #下载街景字符识别的数据集,并且解压 import pandas as pd import os import requests import zi...
这样问题就转化为了11个类别的分类问题:字符‘0’-‘9’和填充字符‘X’ 思路二:不定长字符识别 该思路直接将字符串作为一个单词或者一个句子,直接对整体进行识别。特定算法如CRNN字符识别模型。 思路三:物体检测+识别 因为在赛题数据中已经给出了训练集、验证集中所有图片中字符的位置,因此可以首先识别字符的位...
https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12282024.0.0.c8366315358N2G&liveId=41168, 视频播放量 1209、弹幕量 0、点赞数 14、投硬币枚数 3、收藏人数 30、转发人数 14, 视频作者 南溪树子, 作者简介 研究僧,相关视频:为什么学校要填父母职业啊?,母亲以为儿子
街景字符编码识别是一个光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)问题,OCR指对文本资料的图像文件进行分析识别,获取文字及版面信息的过程。即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。 典型的OCR问题解决思路是图像预处理-检测文字区域-文本识别,其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分...
结果图: 一、从官方依次下载文件并解压: 对于新手稍微提一下,这个数据集是通过下载下来的链接下载的。直接输入网址,打开既开始下载!.json文件不是下载,是复制。点开链接,创建一个.json文件,复制到里面即可。(我也不知道为啥,反正我下载的时候就这样) 我们会发现
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。 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,每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置;为了保证比赛的公平性,测试集A包括4W张照片,测试集B包括...
预测真实场景下的字符识别 数据集来源为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数据集。该数据来自真实场景的门牌号。 技术介绍: 光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)是指对文本材料的图像文件进行分析识别处理,以获取文字和版本信息的过程...
本章内容将会对街景字符识别赛题进行赛题背景讲解,对赛题数据的读取进行说明,并给出集中解题思路。 1 赛题理解 赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别 赛题目标:通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。
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...
零基础基于yolov5进行街景字符编码识别: ### 第一步:下载yolov5并安装国内下载地址:https://gitee.com/jiujueismmp/yolov5.git 下载后内容如下: ![enter image description here](https://tia...