​Вчера как обычно занимался нейросетями, настраивал модель в keras (кстати, очень удобная штука, советую). Тренировал модель на датасете картинок с математическими символами, взятого из какого-то китайского репозитория на гитхабе. Точность была порядка 95%, вроде бы. Архитектуру сети взял с одной статьи с архива, прикрепляю ниже картинку, кому интересно.

Дальнейший шаг – это научиться с помощью cv2 разбивать картинку с несколькими символами на отдельные картинки, ну а дальше распознавать и парсить их.

Например даем картинку с надписью 1+1, пропускаем через нашу программу и получаем ответ 2.

Интересно? Рассказать об этом подробнее?

#keras #cv2

Загрузка модели в Keras

Библиотека Keras позволяет сохранять модель в такие форматы как YAML и json, однако гораздо удобнее (и нативнее, если можно так выразиться) сохранять модель в формат H5 (hdf5).

Данный формат позволяет сохранить:

📌 Веса модели
📌 Ее архитектуру
📌 loss и metrics

✏️ Для работы с этим форматом вам необходимо установить модуль h5py

После загрузки вы можете обращаться к model с помощью привычных команд.

Посмотреть код

#Keras #NN