多国银行卡账号OCR识别系统
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案例介绍
1. 构建基于可形变卷积的PSENet模型银行卡账号检测系统。解决了部分扭曲文字检测准确率的问题和提高模型推理速度20%。银行卡账号检测准确率97%。
2. 参与构建图片矫正系统，基于CNN的边缘检测和定位，投影变换矫正，可以完成90%的拍摄图像矫正。
3. 完成银行卡凸起浮雕账号图像生成系统(基于pix2pix)，结合生成图像和真实图像L1约束和1-Lipschitz约束使得模型收敛稳定，解4. 决模式崩塌问题，并实现多种风格账号图像生成。
5. 整合可形变卷积到TensorRT，加速模型推理速度。
2. 参与构建图片矫正系统，基于CNN的边缘检测和定位，投影变换矫正，可以完成90%的拍摄图像矫正。
3. 完成银行卡凸起浮雕账号图像生成系统(基于pix2pix)，结合生成图像和真实图像L1约束和1-Lipschitz约束使得模型收敛稳定，解4. 决模式崩塌问题，并实现多种风格账号图像生成。
5. 整合可形变卷积到TensorRT，加速模型推理速度。
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1. 构建基于可形变卷积的PSENet模型银行卡账号检测系统。解决了部分扭曲文字检测准确率的问题和提高模型推理速度20%。银行卡账号检测准确率97%。
2. 参与构建图片矫正系统，基于CNN的边缘检测和定位，投影变换矫正，可以完成90%的拍摄图像矫正。
3. 完成银行卡凸起浮雕账号图像生成系统(基于pix2pix)，结合生成图像和真实图像L1约束和1-Lipschitz约束使得模型收敛稳定，解4. 决模式崩塌问题，并实现多种风格账号图像生成。
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