快速掌握OCR训练自定义数据集文字识别之车牌号识别

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课程目录
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  • 基本环境安装

    • 1.1 PyCharm安装
    • 1.2 Anaconda的安装
    • 1.3 安装CUDA
    • 1.4 cuDNN配置
  • 安装paddleocr

    • 2.1 内容讲解以及理论准备
    • 2.2 安装paddleocr
    • 2.3 验证是否安装成功
  • ocr检测模型

    • 3.1 PPOCRLable标注软件使用
    • 3.2 模型之间的关系
    • 3.3 配置文件的修改
    • 3.4 模型评估
    • 3.5 模型训练
    • 3.6 训练可视化
    • 3.7 训练后模型评估
    • 3.8 模型导出和预测
  • ocr识别模型

    • 4.1 OCR识别模型数据准备与配置文件修改
    • 4.2 预训练模型评估
    • 4.3 模型的训练和预测
    • 4.4 模型的导出和预测
  • 编写Python代码ocr检测以及识别文字信息

    • 5.1 编写代码进行推理验证之环境准备
    • 5.2 编写Python代码识别身份证信息
    • 5.3 编写Python代码验证OCR检测模型
    • 5.4 编写Python代码验证OCR识别模型
    • 5.5 编写Python代码验证OCR检测+识别
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课时介绍

要编写Python代码验证OCR检测+识别模型,详细步骤参考讲义

课程介绍

适合人群:

基础薄弱以及对ocr感兴趣的同学、使用paddleocr自定义数据集进行文字识别 、想了解人工智能的同学

你将会学到:

快速掌握基于paddleocr的训练自定义数据集之车牌号识别,帮助学员迅速解决问题

课程简介:

当前课程特点: 

    1. 基于paddleocr完成自定义数据进行文字识别。如果你最近会用上这方面的知识,本门课程将会是你的选择。

    2. 课程详细讲解从环境配置到标注工具的使用。

    3. 在课程中训练模型、模型评估以及模型导出均有详细介绍。

    4. 整个流程操作下来对深度学习中模型有更深刻的了解,更重要的是节约的你时间。

    5. 及时解答学院的问题

    6. 身份证识别、车牌号识别等

 

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