Word herunterladen unibe

Posted by on Jun 20, 2020 in Uncategorised | No Comments

Um die Datei words.txt zu schreiben, befolgen Sie die Konventionen im folgenden Format, wie für Ihre Bilder gilt: Die einzelnen Tabellenzellen aus Ihren Bildern werden als separate Bilder im Ausgabeordner gespeichert. Diese Bilder können dem Modell helfen, die Handschrift -> Textzuordnung für Ihren eigenen Datensatz zu erkennen. In der Regel ist dies notwendig, wenn Sie viele ungewöhnliche englische Wörter wie Namen oder den Handschriftstil in den Bildern haben, unterscheiden sich weitgehend vom IAM-Standard-Dataset, auf dem das Modell trainiert wurde a. Setzen Sie den Inhalt (Verzeichnisse a01, a02, …) von words.tgz in data/words/i.For the linux terminal — in Ordnerdaten, führen Sie den Linux-Befehl tar xvf words.tgz -C Wörter aus) 3. Bearbeiten Sie die Datei words.txt im Datenmodul, um diese Bilder einzuschließen b. Entfernen zusätzlicher Leerzeichen um das Wort mit Wortsegmentierung (siehe diesen Code) a) Download und Installation persönlich über das Portal von Microsoft b) Wichtig: Für personenbezogene Dateien werden Cloud Speicherdienste nicht empfohlen. Für geschäftsbezogene Dateien bieten die Informatikdienste die Dienstleistung “Campus Cloud Storage” an. Kosten kostenpflichtige Software (Preise sind im Softwareshop einsehbar) Dieses Programm stellt die Studierenden und mit einem gültigen Campus Account und einem Campus Mailbox der Universität Bern, diverse Office Anwendungen gratis zur Verfügung. Den Mitarbeitenden und Studierenden stehen nicht die gleichen Funktionen oder Anwendungen zur Verfügung.

Sobald man sich mit dem Campus-Konto im Microsoft Portal eingeloggt hat, ist ersichtlich welche Funktionen und Anwendungen zur Verfügung stehen. Die Office Palette herunter zu beladen. Studierende haben die Wahl zwischen der Download- oder der Online-Version. Dieses NN-Modell (Neural Network) teilt den im gescannten Bild geschriebenen Text in segmentierte Linienbilder auf. Diese Linienbilder sind kleiner als Bilder des gesamten Seitenbildes. 9/10 der Wörter einer segmentierten Zeile aus dem Validierungssatz werden korrekt erkannt und die Zeichenfehlerrate liegt bei etwa 8%. Es gibt 5 CNN-Schichten. Erstens, die Convolutional-Schicht mit 5×5 Filterkernen in den ersten 2 Schichten Zweite, die nicht-lineare RELU-Funktion ist da.

Schließlich eine Pooling-Ebene. Die Ausgabe ist eine Feature-Map. Beispielzeile: a01–000u-00–00 ok 154 1 408 768 27 51 AT A Die Schnappschüsse und Checkpoints werden wie oben generiert Es besteht aus 5 CNN-Schichten, 2 RNN (LSTM) Schichten und die CTC Verlust- und Dekodierungsschicht c. Verbesserung des Kontrasts durch eine Methode zum Schwellenwertdas Netzwerk besteht aus 5 CNN- und 2 RNN-Schichten und der Workflow kann in 3 Schritte unterteilt werden- Die oben genannten werden das Modell für Ihre Bilder individuell anpassen. Um die Genauigkeit des Modells selbst zu verbessern, lesen Sie den Abschnitt zur Verbesserung der Genauigkeit dieser Seite OS: Linux _X64 (Arch Linux)Python Paketmanager: Anaconda oder Miniconda (Installationsanweisungen hier)CUDA 10.1.105CuDNN 7.5.0Python Tensorflow Api V1Opencv-python 2. Erstellen Sie eine RNN-Schicht (Recurrent neural network), und geben Sie die Ausgabe zuerst extrahieren. Entpacken Sie die model.zip-Fil in denselben Ordner (/Model)Führen Sie dann das Training im verzeichnis-Verzeichnis aus. Das Skript hier baut auf dem zuvor trainierten Modell auf und verbessert seine Genauigkeit basierend auf Ihren Daten Dies kann eine lange Zeit dauern, um das Training auszuführen – mehr wie 16-18 Stunden ohne GPU. Das Skript führt die Trainingsbatches aus, die als Epochen bezeichnet werden, bis keine nennenswerte Erhöhung der Texterkennungsgenauigkeit zwischen aufeinander folgenden Batches zu verzeichnen ist.