@ 目录 PaddleOCR简介 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 Docker 数据集 文本检测 使用自己的数据集 文本识别 使用自己的数据集 字典 自定义字典 添加空格类别 文本角度分类 文本检测 训练 模型准备 启动训练 断点训练 指标评估 测试检测效果 文本识别 启动训练 评估 预测 文本角度分类 训练 启动训练 数据增强 训练 评估 预测 配置文件说明 Global Optimizer (ppocr/optimizer) Architecture (ppocr/modeli

近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中,得到很不错的结果,于是,论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作,给self-attention在图像领域的应用奠定基础 论文: On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.03584 论文代码:https://githu

1. 摘要 基于网络架构搜索和 NetAdapt 算法,作者提出了新一代的 MobileNets,并通过一些先进的结构对其进行了改进. 作者发布了两个模型 MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small 分别应用于资源较多和较少的场景,这些模型也可以被调整并应用到目标检测和语义分割等其它领域. 2. 高效的网络构建块 MobileNetV1 引入了深度可分离卷积作为传统卷积的有效替代,MobileNetV2 引入了线性瓶颈和反转残差结构来构建更加高效的网络层,Mnas

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a

论文标题:Searching for MobileNetV3 论文作者:Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02244.pdf 参考的 MobileN

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

首先说明下为什么写这篇文章,网上有许多博客也是介绍I2C驱动在linux上移植的实现,但是笔者认为他们相当一部分没有分清所写的驱动时的驱动模型,是基于device tree, 还是基于传统的Platform模型,有些文章只是把代码移植到平台上调试测试下,并没有理清内部逻辑调用关系,所以觉得有必要把两种驱动模型阐述剖析清楚,本文阅读者必须以在单片机上调试过IIC总线为前提,能够分析从芯片datasheet和其工作原理和总线的基本操作,虽然I2C硬件体系结构比较简单,但是I2C体系结构在Linux中

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10

上一篇实现了demo的地图标绘模块,本篇新增地图地图分屏对比模块,截图如下(源代码见文章底部): 对效果图的简单介绍一下,在demo只采用了两分屏对比,感兴趣的话,可以在两分屏的基础上拓展,修改css样式以及js控制,可以修改为多屏对比效果: 1对应的是鼠标当前位置,2对应的是1在另一个分屏的地图位置:3是切图不同底图的作用. 地图分屏效果的对比,核心在于拥有不同年份或者不同类型的底图之间的对比才有意义的,这里的dmeo由于地图数据素材的限制,没有不同类型的底图,所以凑合的采用同一张底图的对比,

学了OC的block,再写C的回调函数有点别扭,对比下区别,回忆记录下. C的回调函数: callBack.h 1).定义一个回调函数的参数数量.类型. typedef void (*CallBack)(int data_i32); 2).声明一个外部函数指针. extern CallBack myCallBackPTR; 3).声明一个doSomeThingCount函数 void DSTCount(void); callBack.c 1).定义一个函数指针 CallBack myCallBa

Xamarin 支持使用C#开发基于Android.IOS.WindowsPhone应用开发,最大特点C#+跨平台,详细说明问度娘. 安装 研究 想体验研究的点击查看页面 Xamarin For Visual Studio 3.0.54.0 完整离线破解版 我也下载了研究下,破解有时候有问题,一登陆就变成试用版,需要重新生成License,挺烦人,于是写了段批处理,放入记事本中另存为crack.bat执行,则可再次生成License. @Entitlements.bak为破解后生成的Entitl

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

React Native出来有一段时间了,国内的weex和deviceone是近期发布的,我可以说从2011年就开始关注快速开发的跨平台平台技术了,接触过phoneGap.数字天堂.appcan等早期的移动中间件技术,也跟朋友也讨论过这类的轻量级框架.这些年通过Html5技术或通过Hybrid技术实现跨平台的道路,基本已经快走到头了.尝试跨平台App的开发者们都快碰的头破血流了,大家都在期盼新的更成熟的跨平台开发技术能够早日出来.研究React Natvie的时候,基本大部分时间都在看一些类似的

Atitit 常用二维码对比(QR.PDF417.DM.汉信码 Aztec code maxicode DM码则更"小",可在仅仅25mm²的面积上编码30个数字.但也就是因为太小了,它的信息容量有限,DM无法表现汉字等其他形式,而QR码能用数据压缩方式来表示汉字,仅用13bit即可表示一个汉字,比其他二维条码表示汉字的效率提高了20%.相较而言,DM码信息容量小,应用简单.而QR在汉字处理上更有优势. Data Matrix 在纠错能力上,QR码具有四个不同等级的纠错功能,即使破损即

Atitit 硬件 软件 的开源工作 差异对比 1.1. 模块化,标准化,以及修改的便捷性1 1.2. 生产和发布成本 1 1.3.   3. 入行门槛搞2 1.4.  在软件业极度发达的今天,任何具有良好逻辑思维能力的人只要感兴趣,就可以通过互联网获得足够的教育从而称为一名软件开发人员.2 1.5. Sdx软件定义一切2 1.1. 模块化,标准化,以及修改的便捷性 1. 软件产品都有着定义完整,并且可以随时调整的输入输出. ,这就使得软件的开发人员之间可以仅仅通过定义好的接口来互相合作,而无论

转载:http://blog.csdn.net/lifetragedy/article/details/51869032 ActiveMQ的集群 内嵌代理所引发的问题: 消息过载 管理混乱 如何解决这些问题--集群的两种方式: Master slave Broker clusters ActiveMQ的集群有两种方式: MASTER/SLAVE模式 Cluster模式 Pure Master Slave   Pure master slave的工作方式: 当master broker失效的时候.

VS2015 微软出了3个大版本,其实在前天晚上就放出了三个版本的对比说明.,但是昨天挂掉了..今天特意去看了..截取了自己觉得比较重要的分享一下. 首先我们最常用的 诊断调试工具 其次测试工具(区别最大的也就在这) 可以看到社区版..几乎没有集成测试工具,只有些基本的.. 集成的开发环境 开发平台的支持(说好的卓卓和果果呢 - -,可能是..我看错了?) 一些其他的东西 参考地址: https://www.visualstudio.com/products/compare-visual-stu

本文目录列表: 1.sql server查看可编程对象定义的方式对比 2.整合实现所有可编程对象定义的查看功能的存储dbo.usp_helptext2 3.dbo.helptext2的选择性测试 4.总结语 5.参考清单列表   1.sql server查看可编程对象定义的方式对比   上一篇博文重构sql server的sys.helptext存储中写了sys.helptext的限制和输出格式每行自带char(13)和char(10)这两个字符.为了将可编程对象定义查询方式研究透彻,以下表格列

写在前面 前端越来越混乱了,当然也可以美其名曰:繁荣. 当新启动一个前端项目,第一件事就是纠结:使用什么框架,重造什么轮子? 那么,希望看完此篇,能够给你一个清晰的认识,或者让你更加地纠结和无所适从 = =! 本篇拿一注册功能作为样本,使用各种框架去实现功能,从而对比各种方式的优劣. JQuery <div> <div><input type="text" id="nameIpt"/></div> <div>

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo

什么是Linq表达式?什么是Lambda表达式?前一段时间用到这个只是,在网上也没找到比较简单明了的方法,今天就整理了一下相关知识,有空了再仔细研究研究 public Program() { List<Student> allStudent = new List<Student> { ), ), ), ) }; //Ling表达式 var stus1 = from s in allStudent where s.Name == "王二" select new {