摘要:这项研究是关于在Paddleocr中实施Yolo算法和机器学习的几个方面。提及讨论了这种技术集成以及他们在实现现实世界情景中完成任务和预期使用的方式。本文通过广泛分析文献并进行故意实验来实现这一目标。在本文中还捕获了有关算法有效性和挑战的见解。当代计算机视觉系统利用Yolo(您只看一次)和Paddleocr等有效的机器学习方法在几乎每个工业领域都扩展了。本文涉及这些算法在广泛的程序中的整合以及对实际领域的结果影响。本文对最新文献和实验分析进行了系统性阅读,以提出其用法的这一重要方面,未来的挑战及其前景。关键字:Yolo算法,Paddleocr,机器学习,对象检测,光学特征识别,深度学习。
向海员广播通告 本节包含对联邦和私人航海辅助设备的更正,以及 NOS 更正。航行信息是海员的直接关注事项,并由以下向海员广播通告 (BMN) 公布,当其在本出版物发布之日仍然重要时,已纳入本通告。CCGD5 (D5)- 414、416 至 421、423、425、427、429、430、432、433、434、435、437、438-12。特拉华湾 (DB) 区 - 313、316、322、323、324、326、327、328、331、332 -12。巴尔的摩 (BA) 区 - 239、240、243、245、246、252、254 至 259、261、262、263-12。汉普顿路 (HR) 区 - 578-11。021、233、258、285、292、293、298、299、300、301、302、305、306、308、309、310、311-12。北卡罗来纳州区域 - 464、466、469、470、471、473、476、481、483、489、491、495 至 501、503、504、505-12。
向海员广播通告 本节包含对联邦和私人航海辅助设备的更正,以及 NOS 更正。航行信息是海员的直接关注事项,并由以下向海员广播通告 (BMN) 公布,当其在本出版物发布之日仍然重要时,已纳入本通告。CCGD5 (D5)- 414、416 至 421、423、425、427、429、430、432、433、434、435、437、438-12。特拉华湾 (DB) 区 - 313、316、322、323、324、326、327、328、331、332 -12。巴尔的摩 (BA) 区 - 239、240、243、245、246、252、254 至 259、261、262、263-12。汉普顿路 (HR) 区 - 578-11。021、233、258、285、292、293、298、299、300、301、302、305、306、308、309、310、311-12。北卡罗来纳州区域 - 464、466、469、470、471、473、476、481、483、489、491、495 至 501、503、504、505-12。