使用CRNN 进行水表刻度识别 数据集信息 类别: 1类 (water_meter) 图片数量:共1500张 标注格式: YOLO 格式 (txt) 用于目标检测 PP-OCR 格式 (json) 用于文字识别 分辨率: 假设为统一的分辨率(例如 640x640) 步骤概述 数据集准备 创建数据集配置文件 (data.yaml) 分割数据集 训练目标检测模型 (YOLOv8) 评估...
可能你已经想到了,使用Faster R-CNN的anchor机制。如SSD的框架图所示,假如某一层特征图(图b)大小是8*8,那么就使用3*3的滑窗提取每个位置的特征,然后这个特征回归得到目标的坐标信息和类别信息(图c)。 不同于Faster R-CNN,这个anchor是在多个feature map上,这样可以利用多层的特征并且自然的达到多尺度(不同层的...
CRNN 模型定义 []importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCRNN(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(CRNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,padding=0)self.conv2=...
5.1.1 网络设计 YOLO网络设计遵循了GoogleNet的思想,但与之有所区别。YOLO使用了24个级联的卷积(conv)层和2个全连接(fc)层,其中conv层包括3*3和1*1两种Kernel,最后一个fc层即YOLO网络的输出,长度为S*S*(B*5+C)=7*7*30.此外,作者还设计了一个简化版的YOLO-small网络,包括9个级联的conv层和2个fc层,...
基于深度学习的车牌检测系统的设计与实现(安卓、YOLOV、CRNNLPRNet) 高清视频演示: https://www.bilibili.com/video/BV1Q9UsYXEiE/ 系统说明: [摘 要] 随着交通管理的智能化发展,我们知道基于深度学习的车牌检测系统在安全监控和交通管理等领域发挥着关键作用,然而传统车牌识别方法受复杂场景和光照条件影响,性能还...
南钢股份申请基于 YOLOv3 与 CRNN 算法的板坯号识别专利，提高识别的准确性 金融界 2024 年 8 月 4 日消息，天眼查知识产权信息显示，南京钢铁股份有限公司申请一项名为“一种基于 YOLOv3 与 CRNN 算法的板坯号识别系统及方法“，公开号 CN202410586265.8，申请日期为 2024 年 5 月。专利摘要显示，本发明公开...
在学习过目标检测和字符识别后想用yolov5、crnn+ctc做一个车牌识别项目,本意是参考大佬们的项目,怎奈钱包不允许。网上有关车牌检测的基本都是引流贴,甚至有的连用到的公共数据集都不放链接,索性我也不找了,直接找原始数据集,从头开始搞。本文是一篇实战过程记录,仅记录我在车牌识别项目中的工作,不会牵涉过多理论...
3、OCR识别:使用CRNN + CTC进行文字识别。 一、文本行角度检测 剪切图像边缘,将图像变成(224,224,3)尺⼨,图像channel中⼼化处理,读取Angle-model(vgg16 : 5层卷积,2层全连接,最后经过softmax预测4个类别),预测⽂字朝向,代码如下: AI检测代码解析 ...
(自然场景OCR检测(YOLOv3+CRNN))(中文+英文模型) 前言 最近对于自然场景下的OCR比较有兴趣,所以总结了一些目前OCR现状,并且找了一个自然场景OCR的项目练练手。本人新手小白,若出现理解不当的地方,还望指出。 简介 目前的主流自然场景OCR模型:文字检测+文字识别 文字检测:解决的问题是哪里有文字,文字的范围有多大...
基于深度学习的车牌检测系统的设计与实现(安卓、YOLOV、CRNNLPRNet) 高清视频演示: https://www.bilibili.com/video/BV1Q9UsYXEiE/ 系统说明: [摘 要] 随着交通管理的智能化发展,我们知道基于深度学习的车牌检测系统在安全监控和交通管理等领域发挥着关键作用,然而传统车牌识别方法受复杂场景和光照条件影响,性能还...