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原创 faster-rcnn、yolov3和ssd loss總結

faster-rcnn faster-rcnn loss主要分爲兩個部分RPN的loss和fast-rcnn部分的loss: 1.rpn loss 分爲兩個部分,其中cls就是BCE loss,而reg用的是smooth L1 loss

原创 RCNN SPPNET FastRCNN FasterRCNN 總結

RCNN 流程 1. select search 生成region proposals,並且warp到同一尺度227*227。 2.用CNN對所有region proposals 提取特徵。 3.用SVM對特徵進行分類,然後按類別進行NM

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原创 文字檢測相關算法

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原创 通用中文OCR識別之語料準備

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之前一直使用tf和pytorch,就算是tf也是tf.estimator用得比較多,很少使用keras,最近嘗試使用kears快速訓練和部署一些分類任務,在使用load_model的時候遇到一些問題 問題1: SystemError: u

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