Data Structure ?
697.76M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈
1. アルファベットと数字にはEmnistデータを使用しました。
2. いくつかの画像処理技術を用いてデータを変換し、32×32ピクセルの白黒画像に変換しました。
3. 特殊文字（@, #, $, &）のデータセットを作成しました。
4. 誤分類を避けるためにカテゴリを統合しました。
5. 学習セットと検証セットには合計39のカテゴリがあります。
内容
1. このデータセットには、すべての英語のアルファベット（小文字と大文字）、数字（0 - 9）、およびいくつかの特殊文字（@, #, $, &）が含まれています。
2. 画像は32×32ピクセルの白黒画像です。
3. 合計39のカテゴリがあります。アルファベットには26カテゴリ（小文字と大文字はそれぞれの文字で1つのクラスに統合されています）、数字には9カテゴリ（つまり1から9）です。誤分類を避けるために、数字0は文字Oのカテゴリに統合されています。そしていくつかの特殊文字（@, #, $, &）があります。
4. CNNを使用した学習済みモデルと学習用の畳み込みスクリプトについては、GitHubページを参照してください。
https://github.com/VaibhavKhamgaonkar/OCR
謝辞
データセットの作成に協力してくれたVijayalaxmi Rohaneに心から感謝します。
着想
手書きテキストに関連する何かを作成したい人すべてのために、良いデータセットを作成したいと思いました。つまり、OCRや他の種類のアプリケーションを構築するためです。私は精度が約92.7％のモデルを作成しました。このモデルは私のGitHubアカウントでオープンソース化されています。
https://github.com/VaibhavKhamgaonkar/OCR
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