原创 CRAFT: Character Region Awareness for Text Detection ---- 論文翻譯

基於字符區域感知的文本檢測 論文地址:https://arxiv.org/abs/1904.01941 摘要   最近出現了基於神經網絡的場景文本檢測方法,並且已經顯示出可觀的結果。之前的方法使用嚴格的單詞級別的邊界框訓練,在

原创 Arbitrary Shape Scene Text Detection with Adaptive Text Region Representation ----論文閱讀筆記

論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.05980 網絡結構 方法簡介 本文方法是一個兩階段的文本檢測,第一階段與Faster R-CNN類似,通過CNN + RPN + ROI 得到 text pro

原创 Arbitrary Shape Scene Text Detection with Adaptive Text Region Representation ----論文翻譯

具有自適應文本區域表示的任意形狀場景文本檢測 論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.05980 摘要: ​ 場景文本檢測在計算機視覺中引起了廣泛的關注,因爲它可以廣泛應用於實時文本翻譯,自動信息輸入,

原创 LSAE:Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection 場景文本檢測----論文閱讀筆記

論文題目:Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection 香港中文大學和騰訊優圖共同發表在2019CVPR 論文地址:jiaya.me/papers/textdet

原创 CRNN文本識別----論文閱讀筆記

優點 可以直接從序列標籤學習,不需要詳細的標註 具有直接從圖像數據學習信息表現的DCNN的相同性質,既不需要手工特徵也不需要預處理步驟,包括實體化/分割,組件定位等; 具有 RNN 相同的性質,能夠產生一系列標籤 對類序列對象

原创 最優化算法----粒子羣算法(PSO)

簡介 粒子羣算法(ParticleSwarmOptimization,PSO​Particle Swarm Optimization, PSO​ParticleSwarmOptimization,PSO​)屬於進化算法的一種,和模

原创 CSDN幫助文檔(Markdown)

快捷鍵 撤銷:Ctrl/Command + Z 重做:Ctrl/Command + Y 加粗:Ctrl/Command + B 斜體:Ctrl/Command + I 標題:Ctrl/Command + Shift + H 無序列

原创 Markdown 公式指導手冊

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原创 最優化算法----模擬退火+Python實現

基本模型 模擬退貨算法可以分解爲解空間、目標函數和初始解三部分 基本思想 求一個函數的最優解可以通過貪心算法獲得其最優解,但有可能是局部最有解,而不是全局最優解。爲了解決這一問題,產生了模擬退火算法,該算法是在搜索的過程中加入了隨

原创 Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture論文解讀以及 tensorflow-slim 實現

文章目錄原理實現論文展示效果 論文:https://arxiv.org/abs/1904.01169 原理 Res2Net在多個尺度上表示特徵並且增加了每個網絡層的感受野範圍。 將輸入feature map劃分爲幾個組。一組卷

原创 nvidia-smi 無進程佔用GPU,但GPU顯存卻被佔用了很多

轉載地址:https://blog.csdn.net/qq_33547191/article/details/86263859 下圖是我當時遇到的問題 如上圖,GPU1 顯示佔用了10G多的顯存,但是卻沒有相應的進程。此時可使

原创 EAST(An Efficient and Accurate Scene Text Detector)論文閱讀筆記

文章目錄@[toc]貢獻方法1. Pipeline2.Network Design(網絡設計)3.Label Generation(標籤生成)4. Loss Functions(損失函數)5. Locality-Aware NMS(局

原创 查看gpu使用情況並查看是那個用戶在使用gpu

轉載地址: https://github.com/wookayin/gpustat https://pypi.org/project/gpustat/ pip install gpustat

原创 Ubuntu創建用戶,用戶授權,查看用戶權限

創建用戶,自動在/home/目錄下創建相應的文件夾 sudo adduser <用戶名> 用戶授權 chown -R <用戶名>:<密碼> /home/<用戶名> chmod 760 /home/<用戶名> 查看有sudo權限的用

原创 CTPN-自然文本場景檢測代碼閱讀筆記

TensorFlow代碼 https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 訓練 main/train.py 1. utils/prepare/split_label.py 縮放