在深度学习的网络模型中，不但有通过卷积获得图像特征，而且也有一些放大操作，例如FCN、U-Net等等。这些操作有上采样（Upsampling）、上池化（Unpooling）、双线性插值、反卷积。下面对这四个进行梳理。一、上采样（Upsampling）上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行缩放到一个想要的尺寸，而且计算每个...

本篇整理了几个比赛用的数据集，方便大家使用，提供百度云链接不定期更新，如果链接出现问题，请在评论区告知我，我会及时补链接【注意】所有数据仅限于科研所用，请勿用于商业用途！【2019.07.04更新】增加ICDAR 2015、天池全球数据智能大赛数据【Kaggle比赛】1.Kaggle-猫狗大战链接：https://pan.baidu.com/s/1cnnZXytaaC...

已经感觉一个月没有更博了，最近也是在找工作找实习。最近在看的就是如何使用神经网络去做一个OCR识别，网上的资料多种多样，包括分割单字进行识别的，也有不定长文字识别。网络模型目前看到比较多的是CRNN，检测的模型包括CTPN、YOLO等等。今天整理的是数据预处理上的文本透视矫正与水平矫正。一、透视矫正透视矫正是什么？比如发现了一页纸，写的挺好，你想拍下来，但是拍摄时角度的问题，你拍成了下...

【英文说明】https://github.com/orobix/retina-unet#retina-blood-vessel-segmentation-with-a-convolution-neural-network-u-net【更新】针对Python3版本对此部分代码做了优化，已上传到我的GitHub：点击打开链接【注意事项】1.运行run_training.py或run_tes...

针对之前数据采集过程中摩尔纹的严重干扰，导致OCR对这种图片检测与识别精度不高的问题，搜索了大量有关如何消除摩尔纹的资料，包括传统的图像处理方法以及深度学习方法，发现这篇论文无论从方法上还是效果上都挺不错的。【论文题目】Moiré Photo Restoration Using Multiresolution Convolutional Neural Networks【摘要】数码相机...

序言本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式，把面试中常问的模型核心点，用比较通俗易懂但又不是专业性的语言进行描述。希望可以帮助大家在找工作时提纲挈领的复习最核心的内容，或是在准备的过程中抓住每个模型的重点。实战环境说明：Python 2.7Sklearn 0.19.0graphviz 0.8.1 决策树可视化一、决策树1.1 原理顾名思义，决策树就是用一棵树来表示我们的整...