感谢，我复现一下，anchor free。
我也分享一下一点浅显的东西
我做实时性的detection比较多，yolov2+kcf在嵌入式端表现比较不错
二分类语义分割的话，mobilenetv2做encoder的unet在训练时间和结果上不错，dice loss也有提升。
做实时性图片分类的话，魔改mobilenetv2，用grad-cam做可视化分析，鲁棒性可以做到不错 iOS fly ~

很厉害，最近也在入门学习。之前简单入门做过漫画分割，论坛也发过帖子。想问问，ML这块更新很快，LZ一般上哪些网站看不同领域最近发展情况和有什么出彩的论文？arXiv当然是必须的哈哈。 mkkmkk

请教下楼主，做试卷识别应该怎么做。能提供下思路吗。

再更新下

回复53#smartjx


算法就是我说的那些算法，关键是后面的工程以及数据

是牛人不错，支持一下。

不给力 搞个群

技术含量高的帖子mark

用的tensorflow还是pytorch啊？

回复55#lishuanzhu
OpenCV的灰度匹配有优化空间嘛？iOS fly ~

本论坛没几个人能看懂吧

回复1#lishuanzhu
你进步好快啊。
我的机器学习白学了，金融机构根本不用。
tf 2.0的代码应该跟python的哲学比较接近了。
我觉得还是跟着Google走不会错。 iOS fly ~

学习了。已出坑tensorflow，转到pytorch。

厉害的

关注～～～

mark 智能识别 iOS fly ~

大牛的帖子要Mark一下学习人工智能

路过学习。

马克，图像识别

到底是哪个傻冒把field翻译成野的

学习了…。 iOS fly ~

很厉害，大牛 iOS fly ~

佩服，学习了。 iOS fly ~

谢谢分享 iOS fly ~

厉害 学习下

mark iOS fly ~

Mark 有兴趣

楼主牛🍺，都申请到专利了

好贴 马克，以为还是实验性的原来已经实用了啊。检测PS防诈骗思路确实好。

深度学习，努力学习

回复60#我好像是小号


传统的图像算法都是有假设前提的，工程上肯定有优化空间，不过个人感觉会很费事。

回复62#FQX


看你如何定义问题了，我现在做的各种东西都是金融ＡＩ的应用，票据识别，前置反欺诈等等；起码在东南亚这种基础设施比较落后的地方还是有很大的需求的

如果将下图中的资料，如何识别成结构化的资料，例如变成excel文件？


我用腾讯api接口，给出来的数据，都是一行一行文件，根本不能使用

google的验证码平台就是大型人肉orc

回复83#lishuanzhu
国内的持牌金融机构不用的。
你是在互联网金融行业吗？ iOS fly ~

牛笔学习了

mark学习 iOS fly ~

回复86#FQX


不是，创业，做东南亚市场

票据识别lz能说说大致思路吗？ mkkmkk

回复84#mozhenliang


这个属于后处理范畴，识别完成后，需要对信息进行提取。这个暂时都是定制化的。
表格识别，需要有专门的分割模型去做，然后再一一对应填充，再转换为专门的excel格式

太牛了。。

.......唉，被人忽悠搞Deepfakes矿卡都还没拆

mark~~~

回复83#lishuanzhu
lz难道是第四范式或者一览群智这样的创业公司么？看上去做的很深入 iOS fly ~

大牛，图片对比有啥好用的API吗？我们要对比大量的商标图样，文字图形都有可能，找出重复。

回复97#toshg


我第一反应是网上爬上几十万个商标，每个商标有十几张，随便找个resnet什么的跑个分类模型，然后抽取图像embedding特征，后面用faiss或者annoy搭建一个搜索引擎跑就行了
通用API应该是没有的

回复96#nglee


不是，小公司，目前只拿了天使轮

麻烦推荐一些相关的书籍让我等小白入下门