使用深度神经网络的光学音乐识别 抽象的 光学音乐识别是一个充满挑战的领域，在许多方面都与光学文本识别类似。 但是，它带来了传统的基于管道的识别系统所面临的许多挑战。 在手写文本识别领域，端到端方法已被证明是优越的。 我们试图将这种方法应用于OMR领域。 具体来说，我们专注于手写音乐识别。 为了解决培训数据的不足，我们开发了一种用于手写音乐的雕刻系统，称为Mashcima。 此雕刻系统成功模仿了CVC-MUSCIMA数据集的样式。 我们在CVC-MUSCIMA数据集的一部分上评估了我们的模型，这种方法似乎很有希望。 论文文本 您可以在阅读整个论文 在新机器上设置 确保已安装所有必需的python软件包： pip install numpy pip install cv2 pip install tensorflow # tensorflow version 1 is needed pip

OIDv4到VOC XML格式 如果您有使用Pascal VOC格式的经验，但是不能使用具有类的 。 比起如何下载每个类的图像并将注释转换为XML文件的步骤要多得多。 该规范已记录在案，易于理解。 请查看用法步骤。 打开图像数据集v4 可以在找到与该庞大数据集有关的所有信息。在这几行中，仅简要概述了一些统计信息和重要提示。 培养 验证方式 测试 ＃班 图片 1,743,042 41,620 125,436 -- 盒子 14,610,229 204,621 625,282 600 入门 安装 需要Python3。 克隆此存储库。 git clone https://g