Разбираем использование open-source Wunjo AI в ваших проектах с искусственным интеллектом и просто нейронные сети

[@Wladradchenko]

Привет. Строчки 402-421 модели для определения текста перед удалением. Используется CNN VGG16. Дело больше не в том, что он плохо выделяет (в редких случаях не выделяет текст), дело в том что он может выделить текст на упаковках, одежде, итд, т.е. где совсем не хочется. Больше поможет доработка логики, чтобы текст выделялся только в фиксированной области. Но это усложнит логику + плюс как мы знаем текст может двигаться из одной области в другую или скрещиваться. Пока не придумал одно решение на всё.

На данный момент, есть параметр delay в секундах, пользователь его выбирает, чтобы за это время открыть директорию, где эти маски хранятся и подправить дефектные маски. Пока универсальное решение такое, оно не усложняет логику, но к сожалению имеет ручной подход.

Возможно, сработала бы идея, если указывать какой именно текст удалять, т.е. поле для текста, пользователь вводить туда текст, и если определенный текст совпал с полем, тогда удаляем. А этом случае надо ещё добавить детекции текста на мульти языки.

[@Wladradchenko]

Строчки 221-222, первая модель baseline EAST, вторая веса. Подробнее в репозитории подхода.

[@Wladradchenko]

Спасибо за предложение, буду знать. На текущий момент приоритет довести до ума клонирование голоса и v2, а дальше посмотрим. До совершенства можно вечно доводить, а с каждым годом появляются всё лучше готовые решения. Оставайтесь в telegram wladblog, чтобы узнавать о статусе разработки. Пока не большой перерыв от Wunjo.