А я прочитал, считаю что время зря потратил.
Чтобы вообще это имело смысл обсуждать, покажите мне тоже самое, но процитированное в нормальных реферируемых журналах, нормальными авторами.
То что приводится в качестве научной статьи doi:10.1016/j.anucene.2013.02.008 судя по цитированию никто кроме авторов не читал.
Уже по разделу 'data preparation' можно сказать что результат ни о чем.
Авторы нарушили технологию уже когда отсэмплили два различных класса с использованием различных систем.
Дальше статью можно не читать.
А все почему?
Использование машинного обучения вообще и нейросетей в частности это в первую очередь научная задача и только во вторую инженерная.
И никакими средствами научность из проблемы убрать нельзя.
Соответственно получаем другие подходы и причитающиеся к этому риски.
Как автор скажу: нет и не будет. Проект из категории 'выкинуть жалко' поэтому 'подарим сообществу'.
Реально это библиотека которой на вход дается картинка на выход она дает номер.
'Пример' использования это autonum.py который читает видеопоток поток указанный в autonum.cfg и по получению get в консоль, распознает и выдает номер на текущем кадре.
Поскольку вопрос по расспознаванию номеров в статье поднимается,
а open source вариантов у нас все еще нет, решил поделится написанной (и сложенной в чулан)
расспознавалкой номерных знаков.
Система была написана для целей логирования номерных знаков на пропусных пунктах парковок.
Код стоит рассматривать как тестовый прототип заслуживающий переписывания.
Тем не менее он рабочий и давал точность расспознавания на тестовом датасете (нет не поделюсь)
порядка 90-95% (по схеме правильно/неправильно).
Чтобы вообще это имело смысл обсуждать, покажите мне тоже самое, но процитированное в нормальных реферируемых журналах, нормальными авторами.
То что приводится в качестве научной статьи doi:10.1016/j.anucene.2013.02.008 судя по цитированию никто кроме авторов не читал.
Два зрителя могут быть одновременно повернуты друг относительно друга.
Вот это почти тоже самое только 'в другом направлении'.
С другой стороны в Windows мне в новой системе каждый раз хочется 'посадить головы авторов на пики'.
Авторы нарушили технологию уже когда отсэмплили два различных класса с использованием различных систем.
Дальше статью можно не читать.
Использование машинного обучения вообще и нейросетей в частности это в первую очередь научная задача и только во вторую инженерная.
И никакими средствами научность из проблемы убрать нельзя.
Соответственно получаем другие подходы и причитающиеся к этому риски.
Реально это библиотека которой на вход дается картинка на выход она дает номер.
'Пример' использования это autonum.py который читает видеопоток поток указанный в autonum.cfg и по получению get в консоль, распознает и выдает номер на текущем кадре.
а open source вариантов у нас все еще нет, решил поделится написанной (и сложенной в чулан)
расспознавалкой номерных знаков.
Брать тут https://bitbucket.org/neird/alpr.git.
Автор ответственности не несет и все такое.
Система была написана для целей логирования номерных знаков на пропусных пунктах парковок.
Код стоит рассматривать как тестовый прототип заслуживающий переписывания.
Тем не менее он рабочий и давал точность расспознавания на тестовом датасете (нет не поделюсь)
порядка 90-95% (по схеме правильно/неправильно).