进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…

7 SOA的主要组件 7.1企业服务总线ESB ESB负责SOA组件之间的互相通信;SOA注册中心的资源库包含表示SOA组件的位置的重要的引用信息: 业务流程编排管理器提供人与人,人与流程,以及流程的流程和流程之间的相互连接,服务代理负责服务之间的连接,保证业务流程的顺序进行. *组件相互协作共同实现系统功能时,系统性能的好坏取决于服务水平的高低. 7.2 ESB就是一种可以实现通信的合理而高效的方法. 7.3 SOA注册表主要两个作用 一种作用是针对操作环境. 一种作用是针对程序员和业务分析师…

报文的组成部分 报文由三部分组成:对报文进行描述的起始行(start line).包含属性的首部(header),以及可选的.包含数据的主体(body)部分. 请求报文格式 <method> <request-URL> <version> <headers> <entity-body> 响应报文格式 <version> <status> <reson-phrase> <headers> <en…

2015-05-26   628   Code-Tuning Techniques    ——Even though a particular technique generally represents poor coding practice, specific circumstances might make it the best one to use.    ——One key to writing effective loops is to minimize the work don…

在nginx中配置proxy_pass时,当在后面的url加上了/,相当于是绝对根路径,则nginx不会把location中匹配的路径部分代理走,如果没有/,则会把匹配的路径部分也给代理走. 假设访问http://192.168.1.4/proxy/test.html 第一种 location /proxy/ { proxy_pass http://127.0.0.1:81/; } 会被代理到http://127.0.0.1:81/test.html这个url 第二种 location /pro…

一.认识EXT2文件系统:     a.硬盘的组成:转动小马达+存储的磁盘+读写的机械臂     b.磁盘的一些概念              扇区为最小的物理储存单位,每个扇区为512B             将扇区组成一个圆,就是磁柱,磁柱是最小的分割单位             第一扇区最重要,a.主要开机区及分割表,其中MBR占有446B,而partition table 则占有64B    c.inode block superblock 三个数据的意义             in…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO…

论文源址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 摘要 本文针对YOLO再次改进,训练更大的网络,准确率也有所提高.在320x320的输入上YOLOv3运行22ms,mAP为28.2,与SSD的准确率相同,但比SSD快三倍.在使用0.5 IOU作为检测机制时,YOLOv3仍表现很好.在Titan X上实现57.9 AP50 51ms的运行,而Retin…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数…