原创 chinese-ocr中文字行檢測+OCR識別訓練自己的數據以及pb文件轉換實戰
GitHub地址：https://github.com/YCG09/chinese_ocr 該項目檢測使用ctpn，識別使用cnn+lstm形式，通過GitHub給出的readme可以直接運行demo.py看到作者訓練好的檢測加識別的最終
2020-06-28 11:40:43
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原创 零錯誤安裝基於ubuntu14.04LTS的CPU（GPU）版本深度學習框架Caffe
深度學習這麼火，對於有幸從事機器學習的我而言激動不已，無奈caffe安裝較爲繁瑣，加之硬件條件的限制，使得自己不得不對其望而卻步。不過google的一款深度學習框架tensorflow安裝較爲簡單，在Windows下之間pip insta
2020-06-11 01:23:57
原创 LSTM理解
看到一篇對seq2seq講的特別好的文章，記錄一下 https://guillaumegenthial.github.io/sequence-to-sequence.html
2019-08-09 17:01:49
原创 TensorFlow Object Detection API 模型轉tflite並驗證
最近在用TensorFlow Object Detection API訓練目標檢測模型，訓練好的pb模型大小17.6M，用pb預測效果不錯，於是想着如何在手機端運行，查看官網關於tflite的轉換，網址：https://github.co
2019-06-23 16:54:22
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原创 輕量級檢測網絡-Pelee介紹與試跑運行
以深度學習爲基礎的人工智能發展迅速，越來越多的檢測、識別模型出現，但這些都只能運行在服務器端，使用中只能通過前端獲取圖像視頻數據，通過網絡傳輸數據信息到服務器，服務器處理完畢再返回結果到前端展示。而在真實場景我們對實時性要求更高，因此需要
2019-06-22 16:58:11
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原创 Mask R-CNN網絡訓練自己的數據
除了傳統目標檢測方法yolov系列，ssd，faster-rnnn等之外，基於像素分割的Mask-RCNN網絡也可以做目標檢測，尤其最近在做版面分析，看到有人用mask-rcnn做票據識別的效果不錯，可以準確定位出票據上面的關鍵信息點，於
2019-04-17 16:52:18
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原创 ubuntu16.04中gpu版本caffe-ssd模型訓練自己的數據
前天跑了一下caffe-ssd模型，並在pascal voc上跑了兩天，效果不錯，今天突然發現caffe-ssd目錄沒有了，，好像莫名被刪除了，於是早上重新裝了一遍，下午開始摸索如何用caff-ssd跑自己的數據，一個下午時間總算摸索出來
2018-12-19 12:46:32
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原创 ubuntu16.04中gpu版本的caffe-ssd模型訓練與測試
最近把一個ssd網絡的net..prototxt網絡結構和自己生成的hdf5格式數據一起做訓練時發現經常報錯，因爲ssd中一些層在caffe中並沒有實現，需要自己寫相應的.cpp,.cu文件重新編譯，比較麻煩，而大家通常訓練caffe-s
2018-12-14 00:42:30
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原创 TensorFlow Lite Run on Android 並實時檢測
前段時間弄了幾個禮拜的安卓開發，前端後端開發都要弄，終於忙完了．現在繼續接着上次的tensorflow on android嘗試一下tensorflow lite，要不然心裏一直惦記着呢．按照官網的說法，tensorflow lite是比
2018-09-01 05:51:52
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原创 Tensorflow object detection API 將自己的模型遷移到手機並實時檢測
本節將上兩節內容合併，討論如何將自己訓練的圖表檢測模型部署到手機並實現實時檢測． １，打開上次的android studio,將上上一節訓練的圖表檢測模型的.pb文件放到本項目的assets目錄下．命名任意（本例yjf.pb） ２，複製a
2018-08-23 18:50:09
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原创 Building TensorFlow on Android so Easy
TensorFlow模型如何在移動端運行成爲一種趨勢，加之MobileNet等輕量級網絡的產生，加速了移動端ＡＰＰ嵌入目標檢測模型的發展趨勢．最近做了tensorflow 模型在按着手機上的移植，效果不錯，所以大概記錄一下過程．因此本節從
2018-08-23 18:50:08
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原创 基於python的兩張圖片RGBA alpha 透明度混合實現
最近在做關於基於yolo的目標檢測，由於yolo目標檢測中有時候會檢測到不需要或者說和需要檢測的目標不相匹配的其它額外小目標，因此在訓練yolo模型的時候，有必要對訓練數據進行數據增強操作，由程序對訓練數據隨機增加一些額外的小目標物體。如
2018-08-23 18:50:08
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原创 Tensorflow Object Detection API 訓練圖表分類模型－ssd_mobilenet_v2（tfrecord數據準備＋訓練＋測試）
結合上一章內容，本章節將結合實際需要，使用Tensorflow Object Detection API從頭訓練符合自己需求的圖和表的檢測分類模型. 需求說明：輸入拍攝的文本頁面圖片，目標是訓練一個可以正確檢測圖片上的圖和表格並在圖片畫出
2018-08-23 18:50:08
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原创 零錯誤安裝基於ubuntu14.04LTS的CUP版本深度學習框架Caffe
深度學習這麼火，對於有幸從事機器學習的我而言激動不已，無奈caffe安裝較爲繁瑣，加之硬件條件的限制，使得自己不得不對其望而卻步。不過google的一款深度學習框架tensorflow安裝較爲簡單，在Windows下之間pip insta
2018-08-23 18:50:08
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