Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Какой метод распознавания актуален для распознавания рукописных букв (кириллица)?

ПрограммированиеМашинное обучение+3
  · 6,5 K
Разработчик искусственного интеллекта, интересуюсь политикой, культурой и тяжёлой музыкой  · 29 мар 2022
Лично я для решения этой задачи использовал комбинацию моделей сегментации и классификации. Сперва нужно обучить одну модель различать (сегментировать), в каких областях изображения есть буквы и другие символы, а в каких - нет. Это делается довольно просто с помощью таких сетей, как UNet. Далее вырезаете все сегментированные области и делите их на отдельные изображения. При этом, всем им нужно присвоить лейблы, т.е. указать для каждого сегмента, что за слово или символ на нём изображено. Далее в ход идёт модель классификации. Обучаете её на полученных картинках и задача решена.
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of...  · 23 мар 2022
1. Вам не нужны никакие нейронные сети, особенно сверточные. Бери Tesseract, тренируйся на почерке и пользуйся. Сам Tesseract использует NS, но не сверточный. Совсем недавно я сделал проект-Tesseract используется для обнаружения charboxes, затем Tesseract пытается распознать то, что он обнаружил, параллельно те же charboxes пытается распознать алгоритм, основанный на... Читать далее