基于注意力的街景图像提取结构化信息

一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型。

该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码，以在法国转录街道名称。 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训。

更多细节可以在我们的论文中找到：

“从街景图像注意为基础提取结构化信息”

项目地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr

Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery

A TensorFlow model for real-world image text extraction problems.

This folder contains the code needed to train a new Attention OCR model on the FSNS dataset dataset to transcribe street names in France. You can also use it to train it on your own data.

More details can be found in our paper:

“Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery”

http://www.tensorflownews.com/

Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery：基于注意力的街景图像提取结构化信息的更多相关文章

  1. <airsim文档学习> Street View Image, Pose, and 3D Cities Dataset

    原文地址:  https://github.com/amir32002/3D_Street_View 说明:个人学习笔记,翻译整理自github/airsim. 简介 该存储库共享包含6DOF相机姿态 ...

  2. Hierarchical Attention Based Semi-supervised Network Representation Learning

    Hierarchical Attention Based Semi-supervised Network Representation Learning 1. 任务 给定:节点信息网络 目标:为每个节 ...

  3. 论文笔记：（2019）GAPNet: Graph Attention based Point Neural Network for Exploiting Local Feature of Point Cloud

    目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的学习特征 三.GAPNet架构 3.1 GAPLayer 局部结构表示 ...

  4. Structured Streaming Programming Guide结构化流编程指南

    目录 Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault T ...

  5. 【ML】Predict and Constrain: Modeling Cardinality in Deep Structured Prediction -预测和约束：在深度结构化预测中建模基数

    [论文标题]Predict and Constrain: Modeling Cardinality in Deep Structured Prediction   (35th-ICML,PMLR) [ ...

  6. SQL Structured Query Language(结构化查询语言) 数据库

    SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的缩写. SQL是专为数据库而建立的操作命令集,是一种功能齐全的数据库语言. 在使用它时,只需要发出“做什么”的命令,“怎么 ...

  7. 下载特定区域内街景照片数据 | Download Street View Photos within Selected Region

    作者:姜虹,刘子煜,王玥瑶,杨安琪,天靖居士 街景图片可以通过api下载,但需要提供参数,参数中的poiid.panoid.location可以用来确定位置或全景图片的ID以确定对应的街景图片.优先级 ...

  8. Development of a High Coverage Pseudotargeted Lipidomics Method Based on Ultra-High Performance Liquid Chromatography−Mass Spectrometry（基于超高效液相色谱-质谱法的高覆盖拟靶向脂质组学方法的开发）

    文献名:Development of a High Coverage Pseudotargeted Lipidomics Method Based on Ultra-High Performance ...

  9. Sensor Fusion-based Exploration in Home Environments using Information, Driving and Localization Gains(基于传感器融合的使用信息、驾驶和定位增益在家庭环境中的探索)

    Authors: Joong-Tae Park, Jae-Bok Song Department:Department  of  Mechanical  Engineering,  Korea  Un ...

随机推荐

  1. 【原创】（三）Linux进程调度器-进程切换

    背景 Read the fucking source code! --By 鲁迅 A picture is worth a thousand words. --By 高尔基 说明: Kernel版本: ...

  2. 一道二叉树题的n步优化——LeetCode98validate binary search tree(草稿)

    树的题目,往往可以用到三种遍历.以及递归,因为其结构上天然地可以往深处递归,且判断条件也往往不复杂(左右子树都是空的). LeetCode 98题讲的是,判断一棵树是不是二叉搜索树. 题目中给的是标准 ...

  3. 从头认识js-基本概念（关键字，保留字，数据类型）

    语法 ECMAScript的语法大量借鉴了C及其他类C语言(如Java和Perl)的语法.因此,熟悉这些语言的开发人员在接受ECMSAScript更加宽松的语法时,一定会有一种轻松自在的感觉. 区分大 ...

  4. 重置gitlab管理员密码

    gitlab web管理员登录密码忘记以后可以用如下方式修改密码(本演示系统为Linux-CentOS6.6): [root@localhost ~]# gitlab-rails console pr ...

  5. 『配置』服务器搭建 Office Online Server2016 实现文档预览 番外 错误篇

    安装一个或多个角色.角色服务或功能失败.找不到源文件.请再次尝试在新的“添加角色和功能”向导会话中安装角色.角色服务或功能,然后在向导的“确认”页中单击“指定备用源路径”以指定安装所需的源文件的有效位 ...

  6. .net core WebAPI+EF 动态接收前台json，并动态修改数据库

    用API开发的人都知道,常用的后台接收参数就是建个DTO,然后前台把这个DTO传过来.后台再更新,例如如下例子: public async Task<IActionResult> PutM ...

  7. windows 安装 jenkins 自动化构建部署至linux服务器上

    一.环境准备 1.git安装环境 参考链接 https://www.cnblogs.com/yuarvin/p/12500038.html 2.maven安装环境,包括jdk环境安装 参考链接 htt ...

  8. Core + Vue 后台管理基础框架1——运行系统

    1.down源码 git clone https://github.com/KINGGUOKUN/SystemManagement.git,项目目录如下: 2.还原数据库 找到项目根目录下System ...

  9. 为什么vue中的data用return返回呢？

    不使用return包裹的数据会在项目的全局可见,会造成变量污染:使用return包裹后数据中变量只在当前组件中生效,不会影响其他组件. 当一个组件被定义, data 必须声明为返回一个初始数据对象的函 ...

  10. [项目分享]JSP+Servlet+JDBC实现的云端汽修后台管理系统

    本文存在视频版本,请知悉 项目简介 项目来源于:https://gitee.com/chenlinSir/CloudDemo-servlet 难度等级:简单 基于JSP+Servlet+Jdbc的云端 ...