但是，尽管你投入了数小时(有时是数天)的工作来创建这个模型，它还是能得到50-70%的准确率。这肯定不是你所期望的。

我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。 具体的环境配置方法请看 python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置...

这是个模型非常小、号称目前最快的YOLO算法——大小只有1.3MB，单核每秒148帧，移动设备上也能轻易部署。

目标检测技术的迅速发展和广泛应用，引起了人们对目标检测器的精度和速度的关注。然而，目前最先进的目标检测工作要么是精度导向使用大模型，但导致高延迟，要么是速度导向使用轻量级模型，但牺牲精度。在这项工作中，作者提出了...

在本次工作中，提出了一个基于压缩编译协同设计的移动设备实时目标检测框架YOLObile。此外，还提出了一种新的剪枝方案——区块剪枝，该方案适用于任意核大小的卷积层和全连接层。为了提高移动设备上DNNs的计算效率，除了新提...

写这篇文章就是因为up主的邀请，然后分享一下自己工作时候总结的一些经验和技巧，不一定适用别的网络，有的还可能会有反作用，所以也就是给大家提供一个思路，欢迎拍砖吧，因为都是公司数据，分享试验结果也比较麻烦，所以大家看个思...

一行代码能干嘛？这种噱头式的开头现在估计已经不香了。。。我只能在别人挖好的土堆上再刨一铲子。

卷积神经网络又称作（ConvNet, CNN），它的出现解决了人工智能图像识别的难题，图像识别数据量大，并且在识别的过程中很难保留原有的信息，因此卷积的作用就体现在这里。比如我们经常说的像素，100W像素，那就是，1000X1000个像素点，同...

前几天，Amusi分享了Anchor-free目标检测的学习资料，详见 GitHub：Anchor-free目标检测最全资料集锦

今天盘点Poster中的谷歌论文，总计27篇，从这些论文中可看出，谷歌很重视自动驾驶，多篇论文为自动驾驶领域，目标检测、NAS、数据增广方法等也是研究的重点。...