Посты с тэгом cnn


Python + OpenCV + Keras: делаем распознавалку текста за полчаса

Привет Хабр.

После экспериментов с многим известной базой из 60000 рукописных цифр MNIST возник логичный вопрос, есть ли что-то похожее, но с поддержкой не только цифр, но и букв. Как оказалось, есть, и называется такая база, как можно догадаться, Extended MNIST (EMNIST).

Если кому интересно, как с помощью этой базы можно сделать несложную распознавалку текста, добро пожаловать под кат.


Читать дальше →



Распознавание номеров. Как мы получили 97% точности для Украинских номеров. Часть 2



Продолжаем рассказ о том как распознавать номерные знаки для тех кто умеет писать приложение «hello world» на python-е! В этой части научимся тренировать модели, которые ищут регион заданного объекта, а также узнаем как написать простенькую RNN-сеть, которая будет справляться с чтением номера лучше чем некоторые коммерческие аналоги.
В этой части я расскажу как тренировать Nomeroff Net под Ваши данные, как получить высокое качество распознавания, как настроить поддержку GPU и ускорить все на порядок…

Читать дальше →


[Из песочницы] Ускорить сложные вычисления с минимальной загрузкой RAM

В процессе освоения ML, СNN, NN на Python новичок почти всегда сталкивается с проблемой скорости вычислений, а иногда и нехватки оперативной памяти.

Особенно это заметно с большими базами, которые по размеру больше 50% свободной RAM. Мысли о покупке более достойного железа всего лишь одно из возможных решений.

Иной вариант использовать одну из возможностей в Python — итерации по самой функции.

Простой и наглядный пример. Допустим Вам необходимо возвести в 200 000 степень ряд чисел от 1 до 10 и сложить их сумму. В итоге вы должны получить число длинной 200 тыс знаков. это в 2 раза больше чем google)

Вот простой код такой функции:

from time import time # импорт модуля времени
# простая функция возведения в степень
def power_1(x):
    power_1 = 0 
    start = time()
    power_1 = x**200000
    end = time()
    total_1 = end - start
    return round(total_1,6)
# простые


Распознавание номеров. Практическое пособие. Часть 1


Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, со


[Перевод] Что требуется сделать в языке Java для полноценной поддержки машинного обучения

Здравствуйте, коллеги!

Из последних известий по нашим планируемым новинкам из области ML/DL:

Нишант Шакла, "Машинное обучение с Tensorflow" — книга в верстке, ожидается в магазинах в январе

Делип Рао, Брайан Макмахан, "Обработка естественного языка на PyTorch" — контракт подписан, планируем приступать к переводу в январе.

В данном контексте мы хотели в очередной раз вернуться к болезненной теме — слабой проработке темы ML/DL в языке Java. Из-за явной незрелости этих решений и алгоритмов на языке Java мы когда-то приняли решение отказаться от книги Гибсона и Паттерсона по DL4J,



[Из песочницы] SmartMailHack. Решение 1-го места в задаче классификации логотипов

Две недели назад закончился проходивший в офисе Mail.Ru Group хакатон для студентов SmartMailHack. На хакатоне предлагался выбор из трех задач; статья от победителей во второй задаче уже есть на хабре, я же хочу описать решение нашей команды, победившей в первой задаче. Все примеры кода будут на Python & Keras (популярный фреймворк для deep learning).

Читать дальше →