資料介紹
計算機計算性能的提升使得深度學習成為了可能.作為計算機視覺領(lǐng)域的重要發(fā)展方向之一的目標檢測也開始結(jié)合深度學習方法并廣泛應用于各行各業(yè),受限于網(wǎng)絡(luò)的復雜度和檢測算法的設(shè)計。目標檢測的速度和精度成為一個trade-off.目前電商領(lǐng)域的飛速發(fā)展產(chǎn)生了大量包含商品參數(shù)的圖片。使用傳統(tǒng)方法難以有效地提取出圖片中的商品參數(shù)信息.針對這一問題。本文提出了一種將深度學習檢測算法和傳統(tǒng)OCR技術(shù)相結(jié)合的方法,在保證了識別速度的同時大大提升了識別的精度.本文研究的問題包括檢測模型、針對特定數(shù)據(jù)訓練、圖片預處理以及文字識別等.本文首先比較了現(xiàn)有的目標檢測算法,權(quán)衡其優(yōu)缺點,然后使用YOLO模型完成檢測任務,并針對YOLO模型中存在的不足進行了一定的改進和優(yōu)化,得到了一個專用于檢測圖片中商品參數(shù)的目標檢測模型,最后使用tesseract完成文字提取任務.在將整個流程結(jié)合到一起后,我們的系統(tǒng)不僅有著較好的識別精度,而且是高效和健壯的.本文最后還討論了優(yōu)勢和不足之處。并指出了未來工作的方向.
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