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CTPN+CRNN算法端到端实现文字识别的实战开发

本文分享自华为云社区《CTPN+CRNN 算法端到端实现文字识别》,作者:HWCloudAI。 OCR介绍 光学字符识别(英语:Optical Character Recognition,OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。发展时间较长,使用很普遍。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域,有很多优秀的模型出现。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为:文本区域检测以及字符识别。 文本区域检测——CTPN模型 文字区域检测:将图片中出现的文本位置检测出来,可能存在不同语言,不同文字大小,不同角度倾斜,不同程度遮挡等情况。CTPN网络结合了CNN与LSTM深度网络,通过固定宽度的anchor提取proposal,能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字区域,不定长度文本识别效果较好,是目前使用广泛的文字检测算法。 字符序列检测——CRNN模型 字符识别算法:将文本区域的字符识别出来。通过深度神经网络对目标区域进行特征提取,然后对固定特征进行提取和比对,得出识别结果。采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络,将特征...

云边协同下的统一应用管理:基于 OpenYurt 和 KubeVela 的解决方案

作者:乔中沛(伊灵) 背景 随着万物互联场景的逐渐普及,边缘设备的算力也不断增强,如何借助云计算的优势满足复杂多样化的边缘应用场景,让云原生技术延伸到端和边缘成为了新的技术挑战,“云边协同”正在逐渐成为新的技术焦点。本文将围绕 CNCF 的两大开源项目 KubeVela 和 OpenYurt,以一个实际的 Helm 应用交付的场景,为大家介绍云边协同的解决方案。 OpenYurt 专注于以无侵入的方式将 Kubernetes 扩展到边缘计算领域。OpenYurt 依托原生 Kubernetes 的容器编排、调度能力,将边缘算力纳入到 Kubernetes 基础设施中统一管理,提供了诸如边缘自治、高效运维通道、边缘单元化管理、边缘流量拓扑、安全容器、边缘 Serverless/FaaS、异构资源支持等能力。简而言之,OpenYurt 以 Kubernetes 原生的方式为云边协同构建了统一的基础设施。 KubeVela 孵化于 OAM 模型,专注于帮助企业构建统一的应用交付和管理能力,为业务开发者屏蔽底层基础设施复杂度,提供灵活的扩展能力,并提供开箱即用的微服务容器管理、云资源管理、版本...

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。