В прошлом году я смотрел видео из Стэнфордского курса CS231n , основополагающего курса машинного обучения Фей-Фей Ли, Джастина Джонсона и Андрея Карпати. Курс посвящен распознаванию изображений со ссылкой на Google Image Search. В домашних заданиях используются стандартные наборы данных, такие как символы notMNIST . Мне не нравилось выполнять все те же упражнения, что и всем остальным - я хотел заниматься своим делом. Я пытаюсь выучить китайский язык и построил Pingtype , который..

Разместил: Грег Сегодня мы загрузили новую настройку с некоторыми фантастическими новыми функциями и улучшениями в LEADTOOLS версии 19. Поскольку основное внимание уделяется документальным и медицинским технологиям, некоторые из этих функций являются беспрецедентными для коммерческого рынка SDK. Кроме того, некоторые улучшения скорости приближаются к отметке в 10 раз ! Вот некоторые из основных обновлений, которые пробудят ваш интерес: Первый коммерческий SDK протокола DICOM..

Нейронные сети с глубоким обучением добились больших успехов в распознавании образов. В то же время текстовая капча до сих пор используется в некоторых известных бесплатных почтовых сервисах. Интересно узнать, справятся ли нейронные сети с задачей распознавания текста CAPTCHA? Если да, то вопрос в том, как? Что такое текстовая CAPTCHA? CAPTCHA - это тест, используемый для определения того, является ли пользователь человеком. Итак, это задача, которую легко решает любой..

Мы все бывали в такой ситуации раньше - когда мы пытаемся вспомнить, где что-то видели или читали, но не можем. Иногда то, что мы пытаемся вспомнить, может быть в текстовой форме, поэтому это легко найти, но что, если бы это было на изображении? В этой статье я опишу, как создать приложение для поиска по всем изображениям в папке фрагмента текста с помощью C ++. Получение текста в изображении Чтобы определить, содержит ли изображение фрагмент текста, нам нужно сначала извлечь весь..

Хотите узнать больше? посетите www.Shibumi-ai.com Прочтите здесь новую версию этого сообщения. вступление OCR , или оптическое распознавание символов, является одной из наиболее ранних задач компьютерного зрения, поскольку в некоторых аспектах не требует глубокого обучения. Поэтому еще до бума глубокого обучения в 2012 году существовали различные реализации OCR, а некоторые даже относились к 1914 году (!). Это заставляет многих думать, что задача OCR «решена », что..