水表识别

水表识别的问题：

1. 首先我把3月15 号的数据跟7月27号的数据合在一起训，总共三万五千张样本。

   用原来的网络训练。发现最后的精度只有90% 左右，查看错误的原因。

   发现

图片是这样的，但是7月27号来的这批图片是：

所以这两个图片是不能一起训练的。

发现的问题是：3W多张训练样本里面有3000 多张样本识别错误，其实看acc 精度已经到1了

后来就把7月27号的样本，用原来的模型训练（第一层卷积核是5*5的）发现的问题是：

对于一万五千张样本里面，还是有930 张左右，是出现第一个数字会分错的情况。

分析结果如下：

之前的数据因为倾斜的原因：可能需要大的卷积核。比如5*5 的，但是数据调整过之后，第一个数字被识别错误是不是因为卷积核太大，把他们卷积没有了。

导致的这个问题。

现在在7月27号的数据上测试，全对。

在内窥镜的数据上测试 共有1432，

内窥镜的数据与训练集是互斥的，不是一批数据

对于检测到四位数水表数据，前面四位还能识别正确。觉得很难得

下面是识别不对的所有数据。第一个识别不对正常，第二个大概是因为第一位数据为2 的数据量不够

第三个不对暂时不清楚原因。第四个算识别正确，因为人眼也看不清楚最后的数字是个啥。

第五个不对也是可以原谅，第六个是6位数的水表，暂时不支持。

第七个是跟第二个的不正确的原因类似、（1432-13）/1432>99% 暂时是这个网络