XiangBai--[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

XiangBai——[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

XiangBai——[CVPR2018]Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 方法概括 方法概述 该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检…

XiangBai——[CVPR2017]Detecting Oriented Text in Natural Images by link Segments 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 方法的局限性 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 石葆光, 白翔,Serge Belongie 方法概括 文章简述: 方法名字:SegLink 改进版的SSD用来解决多方向的文字检测问题 方法的性能 ICDAR15 Incidental: 0.75(f) MSRATD500: 0…

[论文标题]Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network (2016 ISET) [论文作者]Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang,Jiangbo Shu, and Hai Liu [论文链接]Paper(5-pages // Double column) <札记非FY> [摘要] 自动学习资源推荐已经成为一个越来…

目录 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification 作者和论文 方法概述 1. 主要思路 2. 方法框架和流程 3. 文章亮点 方法细节 1. 背景 2. Rectification Network 3. Recognition Network 4. 网络训练 实验结果 总结与收获 参考文献 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attent…

Lukas Neuman--[ICDAR2015]Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement 算法介绍 Fig. 2. Overview of the method. Initial text hypotheses efficiently generatedby a MSER detector are further refined using a local text mod…

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧 所有作者 方法概括 解决问题:单词识别 主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几…

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息 会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述 数据:81个恶意软件日志文件…

Introduction (1)IVPR问题: 根据一张图片从视频中识别出行人的方法称为 image to video person re-id(IVPR) 应用: ① 通过嫌犯照片,从视频中识别出嫌犯: ② 通过照片,寻找走失人口. (2)图片-视频行人匹配问题的描述: (3)IVPR的难点: ① 图像.视频的特征不同:视频包含视觉外貌特征(visual appearance features)和时空特征(spatial-temporal features),而图片只包含视觉外貌特征: ② I…

这是一篇关于皮肤癌分类的文章,核心就是分类器,由斯坦福大学团队发表,居然发到了nature上,让我惊讶又佩服,虽然在方法上没什么大的创新,但是论文本身的工作却意义重大,并且这篇17年见刊的文章,引用量已经达到1300多,让人佩服,值得学习. [出发点]现有的皮肤癌分类系统由于数据量不够,同时只针对标准化的图像如皮肤镜图像和组织图像,通用性不够,还难以媲美医生的水平,也就是说不能投入实际使用 [论文核心]利用inceptionv3训练12万张图片,对皮肤癌的诊断达到可媲美皮肤科医生的水平 [论文贡…

1.Exploring the depths of HTML5 2.</time> <p>Written by Doctor Who on <time datetime="2052-11-21 09:30">Thursday 21st November 2052 9:30</time>.</p> the value of  should be a machine-readable date and/or time 3.<…

1.</address> It should be used specifically for the contact details relating either to the entire web page or to an article element 2<dfn title=" "> </dfn> A definition term and is used to highlight the first use to a term as a…

1.</abbr> attribute:title 2.Quotations blockquote :standalone often multi-line quotations-cite attribute can be used to point to its origin q:shorter in-line quotations 3.figure figcaption enabling a nice,semantic way to group a quotation with citat…

Refer to: https://stackoverflow.com/a/10527953 code: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.feature_e…

Text:用中文输入法时,无法输入汉字.输入了拼音后,按回车键无反应.目前的办法是在别的地方打好字后复制过来. Font:字体必须选一个,选None则文字变成一串黑色方块. Font Size:文字大小如果过大,会不显示文字! Best Fit:勾上之后,会根据当前物体的Rect Transfrom组件的宽高自动调整文字大小,即此时Font Size无效.…

说明 只是TEXT和SELECT两个东西相关的问题,并不是两者之间的关系. TEXT TEXT类型,大文本类型,细分起来还有BIGTEXT,TINYTEXT等: 总体而言,就是处理mysql中存储大文本的一种数据类型. 先上结论:慎用,少用,即使用也要限制好,控制性能. Innodb的存储结构 从大到小是:表空间-段-区-页/块-行 磁盘管理的最小单位是页: 数据存放是按行来存放的,即存储引擎是面向行的: 页的大小固定为16kb,且不能更改: 由于innodb存储引擎表为索引组织表,树底层的叶子…

主体段树,要注意,因为有set和add操作,当慵懒的标志下推.递归优先set,后复发add,每次运行set行动add马克清0 WA了好几次是由于计算那一段的时候出问题了,可笑的是我对着模板找了一个多小时的错. #include<cstdio> #include<cmath> #include<queue> #include<stack> #include<map> #include<algorithm> using namespace…

线性模型通过特征间的现行组合来表达“结果-特征集合”之间的对应关系.由于线性模型的表达能力有限,在实践中,只能通过增加“特征计算”的复杂度来优化模型.比如,在广告CTR预估应用中,除了“标题长度.描述长度.位次.广告id,cookie“等这样的简单原始特征,还有大量的组合特征(比如”位次-cookie“ 表示用户对位次的偏好).事实上,现在很多搜索引擎的广告系统用的都是Logistic Regression模型(线性),而模型团队最重要的工作之一就是“特征工程 (feature engineer…

错误现象 runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPluginNotReady message:docker: network plugin is not ready: cni config uninitialized 解决方式 仅就今天遇到的情况给出解决方法,基于v1.21.1版本,已安装weave,发现仍有以上错误. 我发现 /opt/cni/bin 目录下缺少很多可执行文件,处理方式是重新安装kubernete…

摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本,包括器中的攻击方法和防御方法,比较它们的优缺点. 最后给出这个领域的挑战和发展方向. 1 介绍 对抗样本有两个核心:一是扰动足够小:二是可以成功欺骗网络. 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能. 很多NLP任务使用了DNN模型,例如:文本分类,情感分析,问答系统,等等. 以上是一个对抗攻击实例.除此之外,对抗样本还会毒害网络环境,阻碍对恶意信息[21]-[23]的检测. 除了对比近些年的对抗攻击和防御方法,此外,文章还会讲CV和NLP中…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

No1: [window]全局作用域,而且表示浏览器窗口 innerWidth和innerHeight属性,可以获取浏览器窗口的内部宽度和高度.内部宽高是指除去菜单栏.工具栏.边框等占位元素后,用于显示网页的净宽高 outerWidth和outerHeight属性,可以获取浏览器窗口的整个宽高 No2: [navigator]表示浏览器的信息 appName属性:浏览器名称 appVersion属性:浏览器版本 language属性:浏览器设置的语言 platform属性:操作系统类型 user…

上面主要区分了[offset]和[client]开头的各个属性的意义,下面这张图是转载的,又加入了[scroll]开头的,和元素本身的[style] clientWidth   是对象看到的宽度(不含border)scrollWidth   是对象实际内容的宽度(若无padding,那就是边框之间距离,如有padding,就是左padding和右padding之间距离).offsetWidth  是指对象自身的宽度,整型,单位像素(含border,如滚动条的占用的宽,值会随着内容的输入而不断改变…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

How to develop your own Boot Loader 怎么样开发自己的bootloader Table of content[目录] 1. Who may be interested[谁可能会感兴趣]2. What is Boot Loader [Bootloader是什么]3. Be ready to go deeper [深入探究前的准备]3.1. So what language you should know to develop Boot Loader [开发Boot…

[Description] At ree is a nonlinear data structure that models a hierarchical organization. The characteristic eatures are that each element may have several successors (called its "children") and every element except one (called the "root&…

[题解]NOIP2016提高组 复赛 传送门: 玩具谜题 \(\text{[P1563]}\) 天天爱跑步 \(\text{[P1600]}\) 换教室 \(\text{[P1850]}\) 组合数问题 \(\text{[P2822]}\) 蚯蚓 \(\text{P[2827]}\) 愤怒的小鸟 \(\text{P[2831]}\) [Day1] 玩具谜题 \(\text{[P1563]}\) [T1] [题目描述] 有 \(n\) \((n \leqslant 10^5)\) 个小人围成一圈(…