MXNet之CNN：自定义CNN-OCR算法训练车牌数据集(umpy.ndarray格式数据)实现车牌照片字符识别并评估模型 / 开普饭

李健武汉大学硕士,研究方向为机器学习与计算机视觉作者 | 李健(微信号:lijian05170517) 编辑 | 李健大家都知道有效的数据对于深度学习的重要性,然而有时能够获取的数据确实有限,为 ...

解决overfitting的方法 Dropout, regularization, batch normalizatin. 但是要注意dropout只在训练的时候用,让一部分神经元随机失活. Batc ...

实际上笔者也没多少刷榜经验,毕竟不擅长,之前老大也没有任务指派,今年10月份得闲了个把月,没那么多事就参加了一个场景分类的比赛,链接如下,https://challenger.ai/competiti ...

深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数. batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参 ...

Mxnet框架深度学习框架越来越受到大家的欢迎.但是如何正确的使用这一框架,很多人并不是很清楚.从训练数据的预处理,数据的生成(网络真正需要的数据格式,网络模型的保存,网络训练日志的保存,等等,虽然网 ...

MXNet之CNN:自定义CNN-OCR算法训练车牌数据集(umpy.ndarray格式数据)的模型实现一张新车牌照片字符预测导读利用自定义CNN-OCR算法,来训练车牌数据集(umpy.ndar ...

DL之CNN:利用自定义DeepConvNet[7+1]算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%) 输出结果准确度都在99%以上 1.出错记录 col = np.zeros((N ...

DL之CNN:自定义SimpleConvNet[3层,im2col优化]利用mnist数据集实现手写数字识别多分类训练来评估模型输出结果设计思路核心代码 class Convolution: d ...

DL之CNN:基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别-预测过程输出结果 1.五张图片进行测试,并输出测试结 ...

CV:基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练情感分类模型hdf5并保存到指定文件夹下图示过程核心代码 def mini_XCEPTION(input_shape, num ...

CV:基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练性别分类模型hdf5并保存到指定文件夹下图示过程核心代码 from keras.callbacks import CSVLog ...

DL之CNN:卷积神经网络算法简介之原理简介--CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化) CNN网络的3D可视化 3D可视化地址:http://scs.ryerson.ca/~aharley ...

MXNet之CNN：自定义CNN-OCR算法训练车牌数据集(umpy.ndarray格式数据)实现车牌照片字符识别并评估模型