PTT職涯區 / Soft_Job (軟體人)

[請益] 深度學習與電腦視覺

看板Soft_Job (軟體人)作者 (母豬大學士)時間7年前 (2017/05/01 11:14), 7年前編輯推噓29(31推 2噓 44→)
留言77則, 35人參與, 最新討論串1/1
大大們好 在下大二 日前確定了畢業專題的題目"利用深度學習進行車牌辨識" 未來希望能夠做出給入一段影片 能夠偵測出影片中的車牌 但是在下就像一張白紙一樣 沒有頭緒 不知道要怎麼開始才好 請問如果達成這樣的目標 我要擁有什麼預備知識呢？或者有沒有推薦書單呢？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 120.110.68.226 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1493608480.A.DEF.html
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內湖三總停車已使用，選題。。
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摁摁我知道 但是我以為他只能偵測靜態而且固定在一個位置的車牌
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我不懂 不過 車牌=文字吧 哈
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推
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openCV先玩看看??
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※ 編輯: TheM9dada (120.110.68.226), 05/01/2017 11:31:09
推
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有人幫你做完了 http://goo.gl/CGBp95
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感謝 我會拜讀的 順便問大家有沒有更好的研究目標? ※ 編輯: TheM9dada (120.110.68.226), 05/01/2017 11:33:34
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其實這年頭要找個沒人做的東西還不簡單XD
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推
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其實還是可以做的 譬如針對特定系統做微調
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推
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利用深度學習實作....
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一般學生實作經驗不多吧...專題整個流程弄一起來 有效果
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也算是經驗吧 有跑過有操作過有實作過都比沒經驗好
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推
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我覺得你這題目不錯啊 你先去看看我貼的連結 看他做到
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推
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之前不是有人要找辨識織布產品不良品的合作？
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什麼程度 有什麼地方可以改善做得更好 有成果的話是很
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好的專題 全新沒人做過的題目 即使碩博士也不常見
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推
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辨識度還很低 角度亮度一堆問題 只是大三就要研究這麼深
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不太可能 先修基礎課吧
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所有影像相關的課都可以修
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推
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可以先學會用git跟github XDD
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推
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我剛好在做類似的，給你一些參考
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課都沒修你就知道能做什麼東西
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訓練分類器以及使用分類器，可以先從這裡出發，遇到不
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懂的就google，能夠修課更好，加油
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車牌辨識算是常見的題目，網路上也許有些訓練樣本可以
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推
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專題不用想有沒有人做，碩士論文才要。專題算是實務實
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作過程
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用，但也是要依據使用情境決定是否要自己拍攝
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推
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偵測出影片中的車牌位置可以照以上連結那樣做，更進一
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步辨識文字應該不夠用
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推
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object detection / pattern recognition
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convolutional neural networks
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推
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spatial transfer network
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推
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最近看展有看到臉部辨識分析年紀性別的 可以試試看
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還有判斷膚質狀態 車牌的感覺很多人都有做了 不夠特別
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推
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樣型識別跟OpenCV 你就玩到碩士去了
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推
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還要學會平行計算 DL的計算量不是一台電腦可以解決的
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還沒學會走路別想跑吧
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推
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恩.. 首先需要確定車牌位置 opencv 或者 faster-rcnn
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然後把車牌切開來 opencv應該夠準了 丟cnn or rnn
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或者寫一個大型的神經網路整包處理XD 題目舊做法能新
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推
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看你的興趣 或是平常休閒
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推
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推
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專題不用在意有沒有人做過，過程經驗比較重要。
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推
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畢業專題做這個可以吧 又不是碩論
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推
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就目標而言CV就可以了...OpenCV裡面Lib都寫好了
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推
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不是丟進 tensorflow 就做完了嗎？
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推
05/01 22:23, , 47F
你打算全部用機器學習做的話就跟photo OCR一樣
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主要就 定位->分割->辨識 訓練3個分類器
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定位: 用一個window掃過整張圖 分辨是否有"字"
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分割: 有字的地方 字之間的空隙在哪
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辨識: 分割出來的單獨的字 是什麼字?
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前2個是二元分類yes/no 最後是多類別分類器
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以上是coursera andrew教授課程中的架構
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你可以上Google cloud玩一下就知道效果
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推
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DQN玩毛毛蟲賽車
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推
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謝謝 e大
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噓
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應該先去問你的專題老師跟系上課程吧 身邊的不問
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先問遠在天邊的PTT網友 有比較好嗎
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噓
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然後要給個心理建設 如果你是看到最近新聞AI好像很紅
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而"才"想要投入 會建議當個過程或經驗的學習 因為等你
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大學畢業甚至研究所畢業了 可能方向就改變非常多了
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推
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專題你在意別人有沒有做過幹嘛？是要當博論喔？
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這個東西做好久了O_O
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相機的face detection就是這技術的應用,真的頗久了
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如果沒有要讀碩班的話,去面試的資料就是專題了
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推
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AI從幾十年前就有 現在還不是大紅 重點是這個topic目前沒
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人做的好 又當紅 就有投入的價值
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碩論做這個也絕對沒問題
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推
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專題就找個情境實作一下 有改進就加分這樣吧
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推
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第五章有講用opencv內建的SVM和類神經網路做圖片中的
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車牌辨識，如果是影片的話，Data應該要先training好
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詳細自己研究吧，如果有做出來希望回饋給版友XD
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車牌辨識現在看來辨識車牌在哪裡還比較難 車牌號碼倒
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是做到爛了
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學士畢業專題要找沒人做過的強人所難吧
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先買一台gtx1080吧
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