如何计算OCR系统的置信度分数？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。...数平精准推荐团队场景文本检测技术 1、文本检测技术文本检测是场景文本识别的前提条件，要解决的问题是如何在杂乱无序、千奇百怪的复杂场景中准确地定位出文字的位置。...基于CTPN方法[10]的基本思想，通过在卷积网络的特征图上提取Anchors，并计算每个Anchor的得分,并在计算得分的过程中，综合利用上下文信息、每行的文本序列特性，采用RNN进行建模以判断文字的得分...其中，分数图的像素值在[0,1]，代表了在同样的位置预测的几何尺寸的置信度,分数超过预定义阈值的几何形状被认为是有效的结果预测，最后通过非极大值抵制产生最终文本检测结果。...在OCR方面，我们已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作，持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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美团的OCR方案介绍

除了在卡证识别、票据识别、表单识别、文档识别，智能OCR可应用于互联网广告推荐系统、UCG图片视频过滤、医学影像识别、街景路牌识别等。...第3步，计算线匹配分数和表格线匹配分数，计算关键字文本匹配分数并加权相加后得到最终的匹配分数。...最后，计算所有的模板与识别结果的匹配分数，匹配分数最大者为表格分类结果，调用设定的多类识别核心，完成对应内容的二次识别。基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。...实践中的关键点在于如何设计网络结构和合成训练数据。对于网络结构，我们可以借鉴手写识别领域相关网络结构，也可采用OCR领域取得出色效果的Maxout网络结构，如图4所示。...可见滑窗识别存在两个问题：滑动步长的粒度过细则计算代价大，过粗则上下文信息易丢失；无论采用何种路径决策方案，它们对单字识别的置信度依赖较高。

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宜信OCR技术探索与实践|直播速记

宜信OCR技术探索与实践|完整视频回放分享实录一、OCR概述 1.1 OCR技术演进 [1595918263271005617.png] 传统图像，冈萨雷斯的图像处理。...版面分析：当文字识别出来后，我们得出的是文字和相应的坐标，可是当真正业务中要得到的不仅仅是这个，需要有一个结构，如何通过识别出的文字排版成为一个有逻辑结构的单据或者内容，这个工作也超级复杂。...首先，将图像送到FCN网络结构中并且生成单通道像素级的文本分数特征图和多通道几何图形特征图。...网络输出 probabilitymap，代表像素点是文本的概率 thresholdmap，每个像素点的阈值 binarymap，由1,2计算得到，计算公式为DB公式 label制作 probabilitymap..., 按照pse的方式制作即可，收缩比例设置为0.4 thresholdmap, 将文本框分别向内向外收缩和扩张d(根据第一步收缩时计算得到)个像素，然后计算收缩框和扩张框之间差集部分里每个像素点到原始图像边界的归一化距离

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OCR大突破：Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

通过进行大量的评估实验，我们解释了这种实用系统是如何用于构建 OCR 系统，以及如何在系统的开发期间部署特定的组分。...简而言之，Faster-RCNN 通过一个全卷积神经网络和区域建议网络 (RPN) 同时实现目标的检测和识别：学习表征一张图像的卷积特征映射并生成 k 个高可能性的文本建议区域候选框及其置信度得分，随后按置信度分数排序这些候选框并利用非极大值抑制...训练时，我们采用 CTC 损失函数，通过边缘化所有可能对齐的路径集合来计算给定标签的条件概率，这就能够使用动态编程进行有效地计算。...图3 文本识别模型的结构 ▌ Rosetta 系统下图4展示了 Rosetta 的系统结构，其在线图片处理的流程主要包含以下几个步骤： Rosetta 将客户端的图片下载到本地计算机集群，并通过预处理步骤...执行文本检测模型 (图4中的步骤4) 获取图像中所有单词的位置信息 (边界框坐标和置信度分数)。将单词的位置信息传递给文本识别模型 (图4中的步骤5)，用于提取图像给定裁剪区域的单词字符。

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TencentOCR 斩获 ICDAR 2021 三项冠军

文字跟踪在文字跟踪方面，我们提出了一种基于 DeepSort 的多度量文本跟踪方法，使用 4 个不同的度量来计算每条轨迹与每个新检测框之间的匹配度，包括检测框匹配度，检测框表观相似度，文本相似度和一种新设计的检测框邻域相似度...这些度量被归一化加权求和用作当前检测框和已有轨迹之间的匹配损失函数，使用 Kuhn-Munkres 算法计算最优匹配。...最后采用后处理和集成策略，通过替换邻近检测框，使得替换后轨迹文本稳定程度提升，来减少 ID-Switch 跟踪错误，最后自动移除低文本置信度的轨迹来提升精度。（图6）视频文本跟踪算法 3....在端到端阶段，我们采用多类识别算法对输入跟踪轨迹的所有文本进行预测，然后使用基于文本置信度和长度的方法集成并计算结果得分，取分数最高的结果作为轨迹的文本结果。...未来，团队将继续在 TencentOCR Oteam 的框架下，深度协同，保持腾讯 OCR 在业界的领先水平。

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新书《Pytorch深度学习之目标检测》！干货预览

02 车牌号数据集制作本章中该部分采用的数据集，是在第一部分数据集的基础上截取图片中的号牌得到，在配有Python环境的机器上编写Python脚本读取数据集，从已经标注的xml文件解析出号牌所在图片的位置...OCR识别算法是通过识别号牌上的文本来实现正常号牌和半遮挡号牌的分类，因此，OCR算法对每个识别到的字符都会产生一个置信度，且各字符之间相互独立，为了能描述整个识别号牌的置信度，采用识别出各字符的置信度相乘的方式作为号牌的置信度...实现过程中判断号牌的置信度是否大于设置的阈值，高于阈值的号牌并被判断其命名为正常号牌的作为正常号牌，低于阈值并被判断命名方式中含有半遮挡号牌的同样作为正确识别，在这两个条件下计算号牌的准确率。...图9 OCR输出结果从数据选择用来计算准确率的验证集200张，其中包含正常号牌一百张，半遮挡号牌一百张，其中包括各种情况下的号牌，例如蓝牌、黄牌、新能源等等。...计算后的结果如表1所示。测试平台的不同也会影响其运行效率，为了减少其他因素造成的影响，使对比效果更加具有可信度，本次采用的操作系统均为Ubuntu 16.04。

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导弹防御系统，如何跟蜻蜓的大脑学习计算？

我首先想到的是防御上的应用，例如导弹防御，例如，让未来的导弹快速计算拦截轨迹而不影响导弹重量或功耗的机载系统。...蜻蜓没有内部陀螺仪，无论蜻蜓如何转动，它都会保持恒定的方向。它也没有始终指向北方的磁罗盘。在我对蜻蜓狩猎的简化模拟中，蜻蜓转向将猎物的图像与其眼睛上的特定位置对齐，但它需要计算该位置应该是什么。...蜻蜓还可以教我们如何在计算机上实现“注意力”。它的神经系统会提高对特定的、可能选定的目标的反应音量，即使在同一视野中可以看到其他潜在的猎物。...尽管感知能力有限，但了解蜻蜓如何如此有效地捕猎，可以为设计更高效系统提供建议。再回到导弹防御问题，蜻蜓的例子表明，我们具有快速光学传感的反导弹系统可能需要较低的空间分辨率来击中目标。...研究生物神经回路中单个神经元的计算——目前只能直接在非人类系统中实现——可能会教给我们更多。昆虫，看似简单，但它们的能力往往令人惊讶，对下一代计算机的发展有很大贡献。

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基于YOLOv3的车辆号牌定位算法【文末送书】

02 车牌号数据集制作本章中该部分采用的数据集，是在第一部分数据集的基础上截取图片中的号牌得到，在配有Python环境的机器上编写Python脚本读取数据集，从已经标注的xml文件解析出号牌所在图片的位置...OCR识别算法是通过识别号牌上的文本来实现正常号牌和半遮挡号牌的分类，因此，OCR算法对每个识别到的字符都会产生一个置信度，且各字符之间相互独立，为了能描述整个识别号牌的置信度，采用识别出各字符的置信度相乘的方式作为号牌的置信度...实现过程中判断号牌的置信度是否大于设置的阈值，高于阈值的号牌并被判断其命名为正常号牌的作为正常号牌，低于阈值并被判断命名方式中含有半遮挡号牌的同样作为正确识别，在这两个条件下计算号牌的准确率。...图9 OCR输出结果从数据选择用来计算准确率的验证集200张，其中包含正常号牌一百张，半遮挡号牌一百张，其中包括各种情况下的号牌，例如蓝牌、黄牌、新能源等等。...计算后的结果如表1所示。测试平台的不同也会影响其运行效率，为了减少其他因素造成的影响，使对比效果更加具有可信度，本次采用的操作系统均为Ubuntu 16.04。

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使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分

欧氏距离（2）基于线性组合系数的接近度表示：我们将表1的数据矩阵进行转置，得到如下表所示的矩阵： ? 样本数据转置矩阵将以上矩阵设为A，测试图片所形成的特征列向量为b。 ?...取欧式距离的前5张，进行类别投票以检验分数，若投票结果类别对应的分数值与之前求得分数相差较大，则将本次投票结果以一定的比例折算进入总分，调整原有分数，以防误差过大。 ? 测试图片1 ?...数据结果如下：欧式距离最近10张图片的性别结果：[1,1,0,0,1,1,1,1,1,1] 余弦距离最近10张图片的性别结果：[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1] 结果为：男性，置信度confidence...=8*2/20=0.8 置信度表示本次结果的可信度，或根据先验知识，求预测类别的概率。...---------------------------------关键代码----------------------------------- 欧氏距离与余弦距离计算 def euler_dist

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【计算机视觉】检测与分割详解

另一方面，上采样需要使用一些巧妙的技术，其中两个是-最近邻[2]和转置卷积[3]。上采样技术简而言之，最近邻只是在它的接受域中复制特定元素（在上面的例子中是2x2）。...另一方面，转置卷积努力学习适当的权重,为滤波器执行上采样。在这里，我们从左上角值开始，这是一个标量，与过滤器相乘，并将这些值复制到输出单元格中。...我们首先将整个输入图像划分为SXS网格，每个网格单元与b边界(x，y，w，h)一起预测c条件的类概率(Pr(Class | Object))，每个边界盒(x，y，w，h)都有一个置信度分数。...置信度分数反映了模型对框中包含对象的信心程度，如果框中没有对象，则置信度必须为零。在另一个极端，置信度应与预测框与ground truth标签之间的交集(IOU)相同。...Confidence score =Pr(Object) * IOU 在测试时，我们将条件类概率和单个边框置信度预测相乘，这给出了每个框的特定类别的置信度分数。

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用TensorFlow.js进行人体姿态估计：在浏览器中即可实时查看人体姿态

我们希望此模型的可访问性能够激励更多的开发人员和制造商尝试将姿态检测应用到他们自己的独特项目中。虽然许多替代姿态检测系统都是开源的，但都需要专门的硬件或相机，以及繁琐的系统设置。...现在让我们回顾一下单姿态估计算法的输出：包含姿势置信度得分和17个关键点数组的姿势。每个关键点都包含关键点位置和关键点置信度分数。...重新审视单姿态估计算法处理模型输入：输出步幅的解释首先，我们将讨论如何通过讨论输出步幅来获得PoseNet模型输出（主要是热点图和偏移矢量）。...例如，单姿态估计算法返回姿势置信度分数，其自身包含关键点阵列（通过部分D索引），每个关键点具有置信度分数和x，y位置。为了获得姿势的关键点：在热图上进行sigmoid激活以获得分数。...keypointPositions = heatmapPositions * outputStride + offsetVectors 最后，每个关键点置信度分数是其热图表位置的置信度分数。

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四届赛事，拿下18冠！

该方法利用4个不同的度量来计算每条轨迹与每个新检测框之间的匹配度，包括检测框匹配度、检测框表观相似度、文本相似度和邻域检测框匹配度。...这些度量被归一化加权求和，用作当前检测框和已有轨迹之间的匹配损失函数。根据检测与识别置信度阈值的不同，将检测框分为高置信框和低置信框，并使用Kuhn-Munkres算法分批计算最优匹配。...如果轨迹被判定为非自然物体且轨迹中的文字稳定有序地变化，会自动将轨迹按照不同的文字进行分段处理。最后，我们会自动移除置信度较低的轨迹，以提高精度。...在端到端阶段，我们采用多类识别算法对输入跟踪轨迹的所有文本进行预测，然后使用基于文本置信度和长度的方法集成并计算结果得分，取分数最高的结果作为轨迹的文本结果。最后，移除低分轨迹以提高最终精度。...（图11）多模态模型多任务训练架构在后处理上，模型预测结果和人工设计规则的融合策略，进一步提升系统性能。根据位置信息，对同类别但分散在多行的信息进行整合。

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腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。...数平精准推荐团队场景文本检测技术 1、文本检测技术文本检测是场景文本识别的前提条件，要解决的问题是如何在杂乱无序、千奇百怪的复杂场景中准确地定位出文字的位置。...基于CTPN方法[10]的基本思想，通过在卷积网络的特征图上提取Anchors，并计算每个Anchor的得分,并在计算得分的过程中，综合利用上下文信息、每行的文本序列特性，采用RNN进行建模以判断文字的得分...其中，分数图的像素值在[0,1]，代表了在同样的位置预测的几何尺寸的置信度,分数超过预定义阈值的几何形状被认为是有效的结果预测，最后通过非极大值抵制产生最终文本检测结果。...在OCR方面，我们已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作，持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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计算机系统是如何启动的？

本文是操作系统系列的第一篇文章，以BIOS-MBR启动过程为例，介绍计算机系统是如何启动的。...概览计算机系统的启动过程是非常复杂的，也诞生了很多流派，比如BIOS-MBR启动方式、UEFI-GPT启动方式等。...4.启动加载器，开始于MBR中的加载程序，结束语操作系统运行5.执行操作系统内核，计算机完成启动 ?...但是它不是唯一的启动过程，因为诞生比较早，存在一些缺陷，更现代的启动流派是UEFI+GPT方式。 References [1] 计算机是如何启动的？...: https://liamlin.me/2019/09/06/booting-a-pc [2] 计算机是如何启动的？

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卷积神经网络学习路线（四）| 如何减少卷积层计算量，使用宽卷积的好处及转置卷积中的棋盘效应？

前言这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法：使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...我们可以发现宽卷积(same填充方式卷积)的好处就是通过补0操作可以有效的保留原始输入特征图的边界特征信息。转置卷积和棋盘效应？...当我们在用反卷积（转置卷积）做图像生成或者上采样的时候或许我们会观察到我们生成的图片会出现一些奇怪的棋盘图案或者说你感觉到你生成的图片有颗粒感。如下图所示（图的原始来源附在附录里了）： ?...附录转置卷积中的棋盘效应参考文章：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 总结今天为大家介绍了减少卷积层计算量的方法，使用宽卷积的优点，以及反卷积中的棋盘效应

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Python OCR库：自动化测试验证码识别神器！

文档扫描和转换：用于将扫描的纸质文档转换为可编辑的电子文档。自动化数据录入：用于将图像中的数据转换为计算机可读的格式，以便进行数据处理和分析。...需要注意的是，使用pytesseract进行文本识别前，需要确保已经正确安装了Tesseract OCR引擎，并将其配置为系统环境变量之一。...需要注意的是，使用python-tesseract进行文本识别前，需要确保已经正确安装了Tesseract OCR引擎，并将其配置为系统环境变量之一。...这个例子展示了如何对识别结果进行一些后处理操作，以获得更干净和可读性更高的文本。根据实际需求，你可以根据需要进行更多的后处理操作，如去除特定的字符、提取关键信息等。...然后，我们使用OCR对象的readtext方法对图像文件进行文字识别，返回一个包含识别结果的列表。最后，我们遍历识别结果，打印每个文字的内容、位置和置信度。

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必考一题～

代码与实现 - - (非极大值抑制): 当两个空间位置非常接近，就以更高的那个作为基准，看即重合度如何，如果与其重合度超过阈值，就抑制更小的，只保留大的就，其它的就都应该过滤掉...其主要缺点包括如下：物体重叠：如下面第一张图，会有一个最高分数的框，如果使用的话就会把其他置信度稍低，但是表示另一个物体的预测框删掉（由于和最高置信度的框过大） ?...传统的方法是基于分类分数的，只有最高分数的预测框能留下来，但是大多数情况下和分类分数不是强相关，很多分类标签置信度高的框都位置都不是很准。 ? 主要是针对过度删除框的问题。...函数是为了降低目标框的置信度，满足条件，如果和的越大，就应该越小， - 提出了两种函数：经典的算法将大于阈值的窗口的得分全部置为，可表述如下： ?...多加了一个预测，也就是，而的预测其实就是上面公式中的。因此，整个计算过程如下：计算与的2范数距离和计算出 . 通过与的2范数距离算出 .

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使用深度学习的端到端文本OCR

还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。但是它是如何工作的呢？这篇文章是关于光学字符识别（OCR）的自然场景图像中的文本识别。...其中一些应用程序是护照识别，自动车牌识别，将手写文本转换为数字文本，将键入的文本转换为数字文本等。挑战性在经历如何理解挑战之前，要面对OCR。...在野外阅读文本任何典型的机器学习OCR管道都遵循以下步骤：前处理消除图像中的噪点从图像中删除复杂的背景处理图像中的不同闪电条件这些是在计算机视觉任务中预处理图像的标准方法。...看看这些论点的含义。图像：用于文本检测和识别的输入图像的位置。 EAST：具有预先训练的EAST检测器模型的文件的位置。最小置信度：在该位置预测的几何形状的置信度的最小概率分数。...从分数和几何图形解码旋转边界框更为复杂。

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自动化测试的未来趋势

）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。...回到计算机领域，自愈技术也在广泛地使用，比如芯片的信息通道自愈，软件系统的故障自愈等。...在早期我们使用到了CV（Computer Vision）计算机视觉 +OCR（Optical Character Recognition）光学字符设别技术。...使用OCR的软件将采用“最佳猜测”的方式来确定图像是否与字符匹配，以便将该图像转换为计算机可以处理的文本。...Airtest里面有两个重要的名词：阀值和可信度，阀值是可以配置的，一般默认为0.7，可信度是算法执行结束后计算出来的可能性概率，当可信度＞阙值的时候，程序会认为找到了最佳的匹配结果；而当可信度

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Linux系统平均负载是如何计算的？

，后面就开始真正的主题，对于平均负载，它是如何计算的呢？...这样计算有一个缺点，就是我们获取到的负载值实际上并不能反应当下系统中的负载情况，因为它计算了从系统启动开始以来的平均值，无法反应当下系统的运行情况，因此系统中实际并不是这样计算的，会求最近1min，5min...= a2 * e + a * (1 - e) an = an-1 * e + a * (1 - e) 我们来看如何做到的，举个例子，如果衰减系数为0.3，那么每次在计算平均负载时，都会对旧数据乘以衰减系数...，也就是上一时刻的数据占比30%，当前数据占比70%，这样就相当于是更能反映当下的系统运行情况了，每次计算周期都进行这个衰减计算，可以想象的到，距离当前2个周期的数据衰减了两次，相当于乘以30%的2次方...calc_load_update为下次采样时间，每次都需要加5*HZ，因此系统每5秒进行一次更新计算 avenrun数组中保存的是1min，5min，15min时间所计算的平均值，实际上就是通过调整衰减因子来达到目的的

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