calamari OCR引擎，使用Python3编写,基于OCRopy和Kraken构建,它的设计使你既可以方便的使用命令行运行，也可以把它模块化嵌入到其他python脚本中。 基于OCRopy和Kraken的OCR引擎使用python3。 它的设计既易于从命令行使用，又可以模块化，以便从其他 Python 脚本进行集成和定制。 预训练模型库 预训练模型可在 (https://github.com/Calamari-OCR/calamari_models) 获得。 可以在此处访问当前版本 (336 MB)。 使用 Pip 安装 建议的方法是使用 pip 将 calamari 安装到虚拟环境中： virtualenv -p python3 PATH_TO_VENV_DIR (eg virtualenv calamari_venv) source PATH_TO_VENV_DIR/bin/activate pip install calamari_ocr pip install tensorflow # 或 pip install tensorflow_gpu 以获得 GPU 支持

YoloV3-Pytorch 介绍 这是Pytorch中YoloV3的实现。 这是对westerndigitalcorporation的源代码的修改，避免了从原始darknet框架“导入”配置文件。 源代码的版权在许可证文件中。 修改的; 我尝试使用常用的术语尽可能直观地构建模型。 我还将模块划分为功能，以便可以轻松地将其导入并用于其他项目以及此处。 此外，还增加了在视频上运行，加载KITTI数据集，每种COCO和Pascal VOC样式的度量标准等的功能。 环境环境 python 3.xx pycharm 中央处理器： gpu：rtx2070超级 软件包位于require.txt中。 关于Yolo3 约瑟夫·雷德蒙（Joseph Redmon）等人（introduced）提出的YoloV3的模型结构如下。 그림 该模型包括三个部分。 -骨干Darknet53是用于提取特征的骨

自然场景 文本行定位 pixel-link PixelLink放弃了边框回归的思想，采用实例分割的方法，分割出文本行区域，然后直接找对应文本行的外接矩形框．

肺炎是一种严重威胁人类健康的疾病,及时、准确地检测出肺炎可以尽早帮助患者接受治疗。因此,提出了一种基于YOLOv3改进的Multi branch YOLO检测算法。用多分枝膨胀卷积输出的特征代替YOLOv3中不同层级的特征进行检测,在多分枝卷积神经网络中引入Boosting思想,并使用最大化熵方法优化网络。将每个卷积分枝视为一个弱分类器,通过最大化熵方法使每个分枝学习到相近的检测能力,避免多分枝卷积模型退化成单分枝卷积模型。基于北美放射学会提供的肺部X射线影像进行实验,结果表明,该算法在实验数据集上的检测准确率高于其他目标检测算法。

神经网络 卷积神经网络的Keras文本识别实现 此实现中有两种可用的模型。 一个基于原始CRNN模型，另一个则包含空间转换器网络层以纠正文本。 但是，性能差别不大，因此由您决定选择哪种型号。 训练 您可以使用Synth90k数据集训练模型，但也可以使用自己的数据。 如果使用自己的数据，则必须重写代码，以便根据数据结构来加载数据。 要下载Synth90k数据集，请转到此并下载MJSynth数据集。 可以将Synth90k数据集放在data/Synth90k或者使用--base_dir参数指定数据集的路径。 基本目录应包括许多包含Synth90k数据的子目录，用于训练，验证和测试数据的注释文件，列出数据集中所有图像的路径的文件以及词典文件。 使用--model参数指定要使用的两个可用模型中的哪个。 默认模型是带有STN层的CRNN。 有关详细信息，请参见config.py 。 运行tra

DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用DIY数据集训练来实现新图片上的不定长度中文文字识别 https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90246673

多元统计分析及SPSS应用_汪冬华_带书签_带OCR.PDZ格式需要用超星阅读器打开，带的有OCR识别，比pdf格式好的是能够直接识别出文字

YOLOv3的PyTorch完整实现

yolo3-keras yolo3-keras的源码，可以用于训练自己的模型yolov3以及yolov3-tiny 一、环境要求 Python： 3.7.4 Tensorflow-GPU 1.14.0 Keras: 2.2.4 二、快速使用： 1.下载yolov3-keras代码 2.下载yolov3-keras权重文件 并将其放入根目录下 3.执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 python convert.py yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights model_data/yolov3-tiny.h5 模型文件对应说明如下： 模型文件 说明 ep034-loss6.105-val_l

python识别中文需要。无需积分，免费下载。