Rotational region cnn 我们的目标是检测任意方向的场景文本,与RRPN类似,我们的网络也基于FasterR-CNN ,但我们采用不同的策略,而不是产生倾斜角度建议. 我们认为RPN有资格生成文本候选,并根据RPN提出的候选文本预测方向信息 检测步骤: 如图所示:a.原图片 b.通过rpn得到的text regions c.预测轴对齐框和倾斜框 d.对倾斜框进行非极大值抑制得到预测结果 整个检测网络的结构如图: 提取特征的步骤跟之前的RCNN系列一样,基础CNN网络提取出特征,…

任意角度的场景文本检测论文思路总结共同点:重新添加分支的创新更突出场景文本检测基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法: r2cnn(类别分支,水平分支,倾斜分支) rrpn(旋转rpn) textbox(ssd) textbox++ sstd(tcm改进前身) rtn ctpn(微分) 基于分割和回归的混合方法: spcnet…

英文小论文投的是SCI 3区的一个刊物,收录在spring,ei等, 投稿的时候2019/2/3影响因子2.8左右 现在2019/8/13  影响因子3.844 先科普下论文的各个状态 1. Submitted to Journal 当上传结束后,显示的状态是Submitted to Journal,这个状态是自然形成的无需处理. 2. With editor 如果在投稿的时候没有要求选择编辑,就先到主编那里,主编会分派给别的编辑.这当中就会有另两个状态: ① Editor assigned 编…

这篇文章是谷歌的Cartograph中实现real_time_correlative_scan_matcher的论文 Real-Time Correlative Scan MatchingEdwin B. OlsonUniversity of MichiganDepartment of Electrical Engineering and Computer ScienceAnn Arbor, MI 48109Email: ebolson@umich.eduhttp://april.eecs.um…

#include <cstdio> #include <string> #include <iostream> using namespace std; int main(){ string sell, want; int i, j; cin >> sell; cin >> want; //str matching for(i = 0; i < want.size(); i++){ for(j = 0; j < sell.size()…

1065 单身狗 (25分)   “单身狗”是中文对于单身人士的一种爱称.本题请你从上万人的大型派对中找出落单的客人,以便给予特殊关爱. 输入格式: 输入第一行给出一个正整数 N(≤ 50 000),是已知夫妻/伴侣的对数:随后 N 行,每行给出一对夫妻/伴侣——为方便起见,每人对应一个 ID 号,为 5 位数字(从 00000 到 99999),ID 间以空格分隔:之后给出一个正整数 M(≤ 10 000),为参加派对的总人数:随后一行给出这 M 位客人的 ID,以空格分隔.题目保证无人重婚或…

     此篇博文分享自己对于入门学习echart的思路及对常见组件的用法记录,如serise.data和坐标轴对应关系,多个坐标轴,多个grid的对齐,tooltip的超出处理,坐标轴/tooltipformatter的使用等等. 一.思路: 记录常用组件的重要属性,知道常用组件实现了什么. 基于常用组件属性的认识,可以分析常见图表组成的组件. 属性记录结合实际开发使用进行注释及实例说明. echarts能实现的交互样式非常丰富,一般提出需求的交互样式多能实现,重要的是懂查看官方文档.遇见实现…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. Adapting classifiers for dense prediction 3. upsampling 3.1 Shift-and-stitch 3.2 decreasing subsampling 3.3 Deconvolution(backwards strided convolution) 4. Segmentation Architecture 5. Metric @ 0. 论文链接 FCN(https://arxiv.org/abs/14…

参考:https://pan.baidu.com/s/1MfcmXKopna3aLZHkD3iL3w 一.为什么要读论文? 基础技术:读论文中的related works可以帮助了解该领域的一些主要的技术,追踪该领域经典算法论文 新方向和思路:了解该领域最新的解决思路 复现:更透彻的理解算法逻辑,锻炼编码能力 二.要读哪些论文? 综述:综述包含该方向经典的发展历程,帮助补充必要的基础知识,熟悉一些关键算法和技术栈,可以在实践中验证效果.快速找到适合场景的算法解决方案 代表性论文:该领域最关键的技…

白翔的CRNN论文阅读 1.  论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2.  论文思路和方法 1)  问题范围: 单词识别 2)  CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3)  RNN层:使…