Общий фреймворк классификации изображений, написанный с помощью Keras
Этот фреймворк является общим решением для классификации изображений, основанной на сети LeNet с использованием Keras. Мы можем использовать его для решения различных задач классификации. Кроме того, мы можем использовать более глубокие сети на основе этого фреймворка для решения более сложных задач.
Этот репозиторий включает два примера классификации изображений с использованием методов глубиного обучения. Один из примеров — это задача распознавания дорожных знаков, другой — задача распознавания invoice task. Мы успешно использовали тот же фреймворк для обработки этих задач.
Вот диаграммы этих двух классификационных задач (точность и потери).
Посетите мой блог для получения дополнительной информации.
http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8051705.html
Пожалуйста, обратите внимание, что часть "invoice task" была неправильно переведена как "распознавание invoice task". Она должна быть исправлена следующим образом:
Вот диаграммы этих двух классификационных задач (точность и потери).
Посетите мой блог для получения дополнительной информации.
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )