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论文标题:Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文源代码的下载地址:https://github.com/tianzhi0549/CTPN 论文代码的下载地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 论文地址…
论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络…
[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 挑战 1.1.1 显存效率 1.1.2 计算效率 1.2 权衡 1.2.1 数据并行 1.2.2 模型并行 1.2.3 流水线并行 1.3 通过 3D 并行实现内存和计算效率 1.4 3D 并行如何利用每种并行性 0x02 引论 2.1 原文摘要 2.2 原文引论 2.2.1 优化模型状态 2.2…
Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F…
R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最…
SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region…
R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6   论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks  代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…
论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…
论文标题:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 论文作者: Baoguang Shi, Xiang Bai and Cong Yao 论文代码的下载地址:http://mc.eistar.net/~xbai/CRNN/crnn_code.zip 论文地址:https://arxiv.org/p…
论文标题: YOLOv3: An Incremental Improvement 论文作者: Joseph Redmon Ali Farhadi YOLO官网:YOLO: Real-Time Object Detection https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 论文链接:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLOv3论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.02767 声明…