Firebase MLkit Распознавание текста для цифровых ЖК-дисплеев

Question

Я пытаюсь обнаружить текст на цифровых светодиодных дисплеях какого-либо устройства, как показано ниже, и мне нужна помощь в этом.Я попробовал образец для обнаружения текста, который Google предоставляет с набором Firebase ML, но он не очень хорошо работает на устройстве (не в облаке).Помогите мне с оптимизацией точности для модели устройства.Я ищу предложение сделать это правильно с комплектом ML или есть какие-то другие альтернативы, такие как OpenCV и т. Д.

Answer 1

как оптимизировать точность для модели устройства?

К сожалению, вы не можете оптимизировать точность готовых моделей API в ML Kit.Мы обновим модель, чтобы лучше распознавать эти изображения.

есть ли другие альтернативы?

Если нет библиотеки, которая работает на том уровне, который вас устраивает, вам придется обучать свою собственную модель.Вы могли бы потенциально начать с модели с открытым исходным кодом и перенести обучение для собственного варианта использования без слишком большого количества данных.Вы можете посмотреть на Tensorflow-for-poets-2 codelab для быстрого обучения тому, как это сделать.Другой вариант - взглянуть на TF Hub для легкого повторного использования существующих моделей.Затем, чтобы развернуть вашу модель на устройстве для вывода, взгляните на , используя собственную модель в ML Kit.