Street-View-House-Numbers-SVHN-Detection-and-Classification-usin...

使用CNN的街景门牌号码（SVHN）检测和分类 这是我（不是很成功）尝试使用2个CNN对的数字进行检测和分类的尝试。 该项目包含2个部分： 使用CNN进行边界框回归以找到包含给定图像中所有数字的边界框的顶部，左侧，宽度和高度 使用步骤1中的边界框提取仅包含数字的图像部分，并使用另一个多输出CNN对剪切图像的数字进行分类。 我最初的意图是，与仅将整个svhn图像馈入CNN并让CNN预测图像中的所有数字的情况相比，这将提高准确性。 但是整个流水线只给我51％的精度，其中所有数字都完全匹配，并且第一，第二，第三和第四位的单个数字精度分别为71％，65％，84％和98％（我们只考虑最大为4位数字的预测）。 检测和分类管道： 获取输入图像（到目前为止，仅在SVHN数据集的测试数据集图像上进行了测试） 调整为64x64，转换为灰度并标准化图像 将经过处理的图像馈入检测CNN以获取边界框 重新