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[問題] 現在的手寫辨識技術

看板DataScience作者 (屁眼火炬)時間6年前 (2018/03/27 19:25), 編輯推噓7(7推 0噓 4→)
留言11則, 8人參與, 6年前最新討論串1/1
我知道現在的手寫數字辨識已經可以做到相當準了 例如MNIST如果沒有到95%正確率是會被笑的 可是我想請問 如果我想從一張印有很多東西的紙中找到某串數字 如從信封中找到郵遞區號 是不是沒有那麼容易? 這好像需要牽扯到影像segmentation ? 而我記得segmentation技術現在還不是很好? 自己不是很專精在電腦視覺 想請教各位若有什麼關鍵字或paper能讓我google 的消息都很感謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.136.94.194 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1522149931.A.8EA.html
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03/27 19:26, 6年前 , 1F
全部辨識 之後再用正規去抓?
03/27 19:26, 1F
推
03/27 20:38, 6年前 , 2F
應該是detection吧
03/27 20:38, 2F
推
03/27 22:09, 6年前 , 3F
Object Detection 很像很不錯了。
03/27 22:09, 3F
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03/27 22:10, 6年前 , 4F
Fx rcnn 估一下，或又快又簡單的動態 yolo 都很有趣。
03/27 22:10, 4F
推
03/27 23:53, 6年前 , 5F
Segmentation 在cv上是像素等級的分割 你只要bounding bo
03/27 23:53, 5F
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03/27 23:53, 6年前 , 6F
x的話 object detection就可以了
03/27 23:53, 6F
推
03/28 00:04, 6年前 , 7F
fatser rcnn, yolo, ssd
03/28 00:04, 7F
推
03/28 00:05, 6年前 , 8F
不用深度學習也可以只是實際上用起來效果沒那麼好
03/28 00:05, 8F
推
03/28 16:07, 6年前 , 9F
事實上是如果只有數字 那這個也超級準了
03/28 16:07, 9F
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03/29 01:20, 6年前 , 10F
這個ID厲害了
03/29 01:20, 10F
推
03/29 10:59, 6年前 , 11F
focal loss for dense object detection
03/29 10:59, 11F
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