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论文解读丨【CVPR 2022】不使用人工标注提升文字识别器性能

摘要：本文提出了一种针对文字识别的半监督方法。区别于常见的半监督方法，本文的针对文字识别这类序列识别问题做出了特定的设计。本文分享自华为云社区《[CVPR 2022] 不使用人工标注提升文字识别器性能》，作者：Hint。本文提出了一种针对文字识别的半监督方法。区别于常见的半监督方法，本文的针对文

快速识别你家的猫猫狗狗，教你用ModelBox开发AI萌宠应用

本文介绍了如何使用ModelBox开发一个动物目标检测的AI应用，从而掌握图片标注、数据处理和模型训练方法，以及对应的推理应用逻辑。

基于深度学习的鸟类声音识别系统

鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强

关键词识别神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 关键词识别 (KWS) 是人机界面的主要组成部分。 KWS 的目标是在低误报 (FA) 率下最大化检测精度，同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为了实现这些目标，我们研究了卷积循环神经网络 (CRN

车牌识别控制台可快速整合二次开发

完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中。可通过启动参数传入地址，通过控制台输出结果，通过捕获控制台输出流进行快速集成到项目中。使用深度学习框架实现，识别效率快，识别率高。里面包含onnx模型文件，先识别车牌外型，再OCR提取车牌文字和颜色。实现基本步骤 1. 数据标注，可以使用

验证码识别全流程实战

> **本文将介绍验证码的历史与发展、验证码破解的历史与发展，验证码破解全流程实战。** # 验证码的历史与发展 ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/488581/202307/488581-20230731100649007-1534073785.p

机器学习服务文本识别能力演进，大幅提升识别准确率

文本识别技术（OCR）可以识别收据、名片、文档照片等含文字的图片，将其中的文本信息提取出来，代替了人工信息录入与检测等操作，降低了输入成本，快速、方便，提升产品的易用性。随着技术的发展，OCR已经深入生活的诸多方面。交通场景下，主要用于车牌识别，便于停车场管理、智能交通、移动警务等；生活场景下，主

扫一扫，原来这么简单

二维码识别技术已广泛应用在移动支付、实用工具、电商购物、社交通讯等场景。然而，在实际生活中，二维码容易遇到距离远、暗光、强光、污损、模糊和大角度倾斜等复杂场景，导致识别困难，扫码体验差。华为HMS Core 统一扫码服务（Scan Kit）为开发者们的APP带来一站式扫码解决方案，并且拥有高识别率和

验证码识别服务2Captcha框架

2Captcha是一个自动验证码识别服务，主要用于解决各种互联网服务中的验证码问题。在许多网站注册账户或进行敏感操作时，为了验证用户是真实的而不是自动化程序，会出现验证码。用户必须正确输入验证码，才能继续使用网站的功能。该框架的目标是帮助客户自动化解决验证码问题。客户可以通过付费将需要解决的验证码发送给2Captcha，然后由2Captcha将这些验证码分发给专业的打码员进行输入。这些打码员是人工

OCR -- 文本识别 -- 理论篇

文本识别的应用场景很多，有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等，根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类：**规则文本识别**和**不规则文本识别**。 * 规则文本识别：主要指印刷字体、扫描文本等，认为文本大致处在水平线位置 * 不规则文本识别：往往出现在自然场景中，且由于文本曲率、

AI识别检验报告 -PaddleNLP UIE-X 在医疗领域的实战

[TOC] # UIE-X在医疗领域的实战 **PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力。** UIE-X延续UIE的思路，**基于跨模态布局增强预训练模型**[文心ERNIE-Layout](https://github.com/PaddlePad

Selenium+2Captcha 自动化+验证码识别实战

> 本文深入探讨了使用Selenium库进行网页自动化操作，并结合2Captcha服务实现ReCAPTCHA验证码的破解。内容涵盖Selenium的基础知识、验证码的分类、2Captcha服务的使用，以及通过实例进行的详细讲解，最后对实践进行总结和优化思考，为读者提供了一条完整的验证码破解实践路线图

[转帖]ESXi主机网卡识别为10Mb导致业务缓慢

某企业所有业务系统及应用运行在由5台安装了ESXi 6.0的服务器组成的虚拟化环境中，已经稳定运行了多年，基本上没有出过问题。今天下午企业工程师联系我，说单位的业务系统访问很慢。在业务系统中PING网关的延时超过2ms，平常都是小于1ms。近期单位服务器与网络没有改动。检查发现有台物理主机内存报

[转帖]Redis故障检查：识别慢查询操作

https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404650615585505652 使用SLOWLOG命令查看Redis中的慢查询操作。前几篇日志总结了下对Redis部署时的一些配置，Redis启动后，面对各种请求，数据持久化到硬盘，很可能会出现内存不足等

如何有效检测、识别和管理 Terraform 配置漂移？

在理想的 IaC 世界中，我们所有的基础设施实现和更新都是通过将更新的代码推送到 GitHub 来编写和实现的，这将触发 Jenkins 或 Circle-Ci 中的 CI/CD 流水线，并且这些更改会反映在我们常用的公有云中。但现实并没有这么顺利，原因可能有很多，例如： - 公司仍处于云自动化的初

中文命名实体识别

本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S

AR人体姿态识别，实现无边界的人机交互

近年来，AR不断发展，作为一种增强现实技术，给用户带来了虚拟和现实世界的融合体验。但用户已经不满足于单纯地将某件虚拟物品放在现实场景中来感受AR技术，更想用身体姿势来触发某个指令，达到更具真实感的人机交互功能。比如在AR体感游戏中，用户不必点击按键进行频繁操作，通过某个姿势即可触发；在拍摄短视频时

AR手势识别交互，让应用更加“得心应手”

现如今， AR技术不断发展，人们不再满足于运用键盘、鼠标等简单器械来实现传统的人机交互模式。随着用户接触机器的多样化，繁琐的操作不但对一些用户有门槛，而且还增加其学习成本；如果能用自然且符合日常生活习惯的人机交互模式，不仅更好上手，也能让开发者们在应用内开发更多玩法。比如在视频直播或者拍照过程中，一

潦草手写体也能轻松识别，快速提取文字不用愁

基于文本识别（OCR）技术的成熟与应用，日常生活中的大部分“印刷体识别”需求都能被满足，替代了人工信息录入与检测等操作，大大降低输入成本。而对于复杂的手写体识别需求，业界识别质量却参差不齐。大部分手写体存在字迹潦草，排版不固定，背景复杂，且不同的字体风格各异等问题，给手写体识别带来极大的挑战，不过

使用doop识别最近commons text漏洞的污点信息流

本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习，并结合对目前漏洞公开技术细节的学习，修改增强doop app only模式下的分析规则后，实现通过doop工具识别commons text rce漏洞（CVE-2022-42889）。内容包含三部分，第一部分简单介绍doop分析框架，第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈，第三部分重点介绍如何改造doop app on

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