车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景,已经是一个非常成熟的业务了,在传统的车牌识别中,可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别,而深度学习兴起后,出现了很多端到端的车牌识别模型,不用分割字符,直接输入车牌图片即可识别出车牌字符.2019年1月5日百度深度学习线下技术公开课PaddlePaddle TechDay第一期演讲则邀请了百度认证布道师胡晓曼老师分享基于PaddlePaddle最新版本Fluid作用于车牌识别模型训练的实践. 以下为胡晓曼讲师的演讲实录: PaddlePaddle…

小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别.车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+.传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可以通过用CNN来进行端对端的车牌识别.任何模型的训练都离不开数据,在车牌识别中,除了晚上能下载到的一些包含车牌的数据是不够的,本篇文章的主要目的是教大家如何批量生成车牌. 生成车牌数据 1.定义车牌数…

今天2017微信公开课PRO版在广州亚运城综合体育馆举行,这次2017微信公开课大会以“下一站”为主题,而此次的微信公开课的看点大家可能就集中在腾讯公司高级副总裁.微信之父——张小龙的演讲上了!今天中午各个互联网圈子里面传的最多的就是张小龙的演讲实录(别急,下面会附上张小龙的演讲实录).说的最多的话题就是微信小程序.今天马浩周带大家来解读和了解下2017微信公开课PRO版到底做了些什么? 从今年的2017微信公开课PRO版上面,我们可以提取出几个重点(敲黑板,划重点啦): 1.微信小程序将在20…

Swift项目开发实战-基于分层架构的多版本iPhone计算器-直播公开课 本课程采用Q Q群直播方式进行直播,价值99元视频课程免费直播.完整的基于Swift项目实战,手把手教你做一个Swift版iPhone计算器.(直播过程也有惊喜!)直播Q Q群:362298485(直播时点击群视频即可进入直播课堂)直播时间:8月26日(周二),9月2日(周四),每天20:00-22:00欢迎咨询客服Q Q:1575716557直播后希望继续深入学习了解本课程可在51CTO学院购买本课程,定价99元.购买…

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output…

上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌. 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): # 将生成的车牌图片写入文件夹,对应的label写入label.txt def genBatch(self, batchSize,pos,charRange, outputPath,size): if (not os.path.exists(outputPath)): os.mkdir(output…

报名链接:https://www.slidestalk.com/m/276 活动背景 业务需求.数据.算法.算力等因素,决定人工智能技术走向产业落地面临各种挑战.博客园联合示说网以及产业内人工智能技术领域的工程师讲师,结合实践案例,推出<人工智能开发前沿>实战系列公开课,将涵盖边缘到云端.训练到推理.算法模型到工程实践等一系列人工智能实践学习课程.课程内容详实丰富,既包括前沿技术介绍和演示,也提供动手实操和练习项目. 欢迎广大AI及大数据领域的开发者.学生.研究人员共同参与学习研讨! 议程安排…

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计…

kali 在线教学群 第一次 公开课 小结(1) 文/玄魂 1.1 需要准备的基础环境 vmware 虚拟机,kali 2.0 镜像,科学上网工具包.这三项内容,可以在本人的微信订阅号“xuanhun521”中获取到. 在展开的菜单中,选择对应的项即可. vmware 安装 kali 2.0 ,略.如果你不会安装系统,请自行百度,或者单独联系我. 1.2 如何配置更新源 启动终端输入 vim /etc/apt/sources.list 添加如下内容: # Regular Repositories…

网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf   Model Selection 首先需要解决的问题是,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre…