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OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率
我们视频AI识别的技术方案与实现思路包括以下三部分： 1、系统功能目标：对现场普通摄像头的视频进行实时分析，能够获取人员出入、车辆出入、办公现场有无工作人员、设备运行状态识别等信息，并将识别结果发送至web业务系统（包括数据、证据图片、证据视频）。 2、技术方案：ModelArts
我参考了Model Arts的例子想要用MindSpore也实现语音识别，根据脚本迁移了网络。网络最后是调通了，但是Loss不收敛，训练得到的模型推理结果比预期长了一段。请问有专家可以帮忙看看问题出在哪里吗？附加一些说明，也许可以更好解决我遇到的问题Model Arts上，是用两个网络组合完成语音识别的任务的
《Learning to adapt: a meta-learning approach for speaker adaptation》这篇文章来自爱丁堡大学，以下是摘要： 通过调整声学模型来补偿训练和测试条件之间的不匹配，例如通过适应看不见的说话人，可以改善ASR的识别性能
PDF 文字&表格识别与转换 (四)上回说到，我们已经总结了16种点集之间的相对位置关系，本回我们由这些位置关系出发将点集组成单元格（Cell），这里先对单元格进行下一个定义：单元格是一个被四个点集包围的最小区域，并且区域里不包含其他的点集。A Cell is an area surrounded
做完了Tesseract文字识别的实验，不能识别手写文字，继续尝试使用MindSpore开发训练模型识别手写数字实验。我的凭证这里，从个人账号点击进去，不同的上下文会提供不同的下拉列表有点模糊，提了云声。obs桶是免费创建，按用量计费，实验的话，完全可以承担。ModelArts也是免费创建
最近在做人脸识别的项目学习，采用的网络是ResNet50+三层全连接，但是精度不高，请问有更好的网络结构可以推荐的嘛？
【摘要】 在日常数据库使用中，经常会遇到UUID这种数据类型，此次博文主要向大家分享一下UUID的基本概念及如何在华为云数仓GaussDB(DWS)中生成UUID。前言在日常数据库使用中，经常会遇到UUID这种数据类型，此次博文主要向大家分享一下UUID的基本概念及如何在华为云数仓
实时语音识别技术将语音、自然语音理解、语音合成等技术应用在公安部门的工作中，场景为笔录制作，电话报警语音识别，语音转写文字等。对于公安民警在案件处理时，需要与案件相关人员对话了解案情，清楚记录何时、何人、何事，等相关重要信息。以往传统的笔录制作需要两名警员，一个负责记录，一个负责询问
这几天我开始实战HiLens上的人脸识别案例。按照这个文档（链接：人脸检测）进行实战。在步骤2，给出的案例代码为是一个coffe模型文件。但是，在步骤3上的main.py文件里面的信息为。通过工单客服沟通后，我修改为：执行运行后，还是不行。附件是运行日志。
从技能模板中进行下发到kit无法启动运行，错误日志显示输入大小不正确，但代码未经改动，查看输入未发现问题：
受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制。其中系统级约束限制，是所有子服务的约束。除系统级约束限制外，各子服务还有独立的约束条件。静默huo ti检测图片大小小于8MB，由于过图片过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议小于1MB。图片分辨率小于4096*2160
【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）[2020-11-04 09:46:42] 开始烧录【STLink模式】"E:\Program Files (x86)\LiteOS Studio\resources\app\bin\stlink\st-flash.exe" --serial
弯曲形变的文字识别需要怎么处理？TPS应用场景是什么，是否好用？（1）在大多数情况下，如果遇到的场景弯曲形变不是太严重，检测4个顶点，然后直接通过仿射变换转正识别就足够了。（2）如果不能满足需求，可以尝试使用TPS（Thin Plate Spline），即薄板样条插值。TPS是一种插值算法
【功能模块】200DK使用了caffe的一个活体识别的模型，用到了算子PadChannel查了下算子清单，没有这个算子https://support.huaweicloud.com/ti-atc-A200dk_3000/altasatc_16_021.html希望atlas官方能支持下
今天我们要浅谈一下一项令人着迷的技术——语音识别。你有没有想过，为什么语音助手可以听懂你说的话？为什么你可以通过语音搜索来获取信息？让我们一起揭开语音识别技术的神秘面纱，看看它是如何让计算机听懂我们的声音的。1. 语音识别的基本原理语音识别的原理复杂而神奇。首先，计算机不会像我们一样听音乐
描述1.概述此模型基于FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer中提出的模型结构实现，训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署成在线服务。2.训练2.1.算法基本信息任务类型：命名实体识别支持的框架引擎：Pytorch
华为文字识别服务申请开通服务，具体操作步骤如下：步骤1 申请华为云账号，并完成实名认证。步骤2 登录华为云管理控制台，单击“服务列表”，选择“EI 企业智能>文字识别”。图1-1 服务列表（点击放大）步骤3 在“文字识别”控制台的“商用服务
定制语音识别的应用场景应用场景详细描述语音客服质检识别客服、客户的语音，转换为文本。进一步通过文本检索，检查有没有违规、敏感词、电话号码等信息。会议记录对会议记录的音频文件，进行快速的识别，转化成文字，方便进行会议记录。语音短消息通过语音发送或者接收短消息时，将音频短信转文字，提升阅读效率和交互体验
对于两阶段的可以分开来看，分别是检测和识别阶段（1）检测阶段：先按照检测框和标注框的IOU评估，IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框，是采用多边形进行表示。检测准确率：正确的检测框个数在全部检测框的占比，主要是判断检测指标。检测召回率：正确的检测框个数在全部标注框的占比
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