android - 用于数字液晶显示器的 Firebase MLkit 文本识别

Question

我正在尝试检测下面某些设备的数字 LED 显示屏上的文本，并且需要帮助来完成这项工作。我尝试了 Google 随 firebase ML 套件提供的文本检测示例，但在设备(而非云)上表现不佳。帮助我了解如何优化设备模型的准确性。我正在寻找有关使用 ML 套件以正确的方式进行操作的建议，或者是否有任何其他比这更容易的替代方案，如 OpenCV 等。

Answer 1

how to optimise the accuracy for on device model?

遗憾的是，您无法优化 ML Kit 中开箱即用的 API 模型的准确性。我们将更新模型以更好地识别这些图像。

are there any other alternatives?

除非有一个库的性能达到您满意的水平，否则您将不得不训练自己的模型。您可能会从一个开源模型开始，并在没有太多数据的情况下为您自己的用例进行迁移学习。你可以看看Tensorflow-for-poets-2 codelab 以获得有关如何执行此操作的快速教程。另一种选择是查看 TF Hub以便轻松地重用现有模型。然后将您的模型部署到设备上进行推理，请查看 using your own custom model在机器学习套件中。