《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十——自定义图像数据集实现目标检测

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在阅读这一篇文章之前,要先阅读上一篇文章使用VOC数据集的实现目标检测,因为大部分的程序都是使用上一篇文章所使用到的代码和数据集的格式。在这篇文章中介绍如何使用自定义的图像数据集来做目标检测。

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记八——场景文字识别

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场景文字识别到底有什么用呢,说得大一些在自动驾驶领域,公路上总会有很多的路牌和标识,这些路牌标识通常会有很多的文字说明,我们就要识别这些文字来了解它们的含义。还有老师在黑板上写的笔记,如果使用场景文字识别技术,我们直接拍个照,直接识别黑板中的文字内容,就可以省去很多抄笔记时间了。

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记七——车牌端到端的识别

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车牌识别的应用场景有很多,比如在停车场。通过车牌识别登记入库和出库的车辆的情况,并计算该车停留时间,然后折算费用。还可以在公路上识别来往的车辆,方便交警的检查等等。接下来我们就是使用PaddlePaddle来做一个车牌识别,我们直接通过段端到端识别,不用分割即可完成识别。在阅读这篇文章时,

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记六——验证码端到端的识别

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在上一篇文章中介绍了验证码的识别,但是使用的传统的验证码分割,然后通过图像分类的方法来实现验证码的识别的,这中方法比较繁琐,工作量比较多。在本篇文章会介绍验证码端到端的识别,直接一步到位,不用图像分割那么麻烦了。好吧,现在开始吧!

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记五——验证码的识别

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本次使用的验证码是方正系统,现在很多的大学的教务系统用的就是这个方正系统,刚好既然那么普遍,我们就用它练一练手。经过观察大量的验证码发现,该系统的验证码只有小写的字母和数字,这样分类就少了很多了。该系统的验证码如下:

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记四——自定义图像数据集的识别

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如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是 Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中,图像的路径和标签是以 \t来分割的,所以我们在生成这个列表的时候,使用 \t就可以了.

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记三——CIFAR彩色图像识别

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本次项目中使用的是一个32*32的彩色图像的数据集CIFAR-10,CIFAR-10数据集包含10个类的60000个32x32彩色图像,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练batch和一个测试batch,每个batch有10000个图像。测试batch包含来自每个类1000个随机选择的图像。训练batch按照随机顺序包含剩余的图像,但是一些训练batch可能包含比另一个更多的图像。在他们之间,训练的batch包含每个类别正好5000张图片。

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记二——MNIST手写数字识别

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如题目所示,本次训练使用到的是MNIST数据库的手写数字,这个数据集包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集.图片是28x28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理.该数据集的图片是一个黑白的单通道图片,其中图片如下:

《我的PaddlePaddle学习之路》笔记一——PaddlePaddle的安装

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PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。

Android读取短信和联系人

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读取短信和联系人经常会用到,要了解的是这是内容提供者(contentProvider)的知识点,大家都知道数据库是在data-->data 对应的包目录下,其他应用是不可以访问到的,如果有些数据要提供给其他的应用,比如通信录,其他应用想获取它的数据怎么办呢,这时内容提供者就出现了,预先写好了一些操作数据库的方法,因为方法是开发这个应用的开发者提供的,所以保证了数据库的安全操作,又能共享数据。