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Parallax
初极狭,才通人;复行数十步,豁然开朗。
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2020年6月1日
OCR经典pipeline的发展
摘要: Yolo+CRNN >CTPN+CRNN >SegLink+CRNN >East+CRNN >ABCnet(Bezier曲线文本检测+CRNN变体) https://www.leiphone.com/news/202003/CwL9pKfavCd1v8uM.html https://blog.csd
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posted @ 2020-06-01 09:48 Parallax
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2020年5月27日
Group Nomalization--何凯明 2018
摘要: 动机:实际训练时,由于batch都很小,因此每次BN的效果并没这么好。希望BN时能解决这个batch_size的影响。 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79810040 https://www.cnblogs.com/jins-not
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posted @ 2020-05-27 19:41 Parallax
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GIOU距离度量
摘要: IOU作为距离度量时,并不能反映两者的重合姿态。而且对于IOU=0的情况不能反映两个box的距离有多远。 1. 预测的检测框如果和真实物体的检测框没有重叠(没有交集)的话,我们从IoU的公式可以看出,IoU始终为0且无法优化,也就是如果算法一开始检测出来的框很离谱,根本没有和真实物体发生交集的话,算
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posted @ 2020-05-27 19:12 Parallax
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NMS后处理(只在测试时采用)
摘要: 先obj_score置信度抑制过滤得分低的box,然后对剩下的做NMS抑制。 NMS抑制时仅仅使用置信得分(这个score = obj_score * cls_score)来排序,依次与类别内置信度高的box做IOU抑制。 NMS流程: 1. 先 分类别 按置信度排序,放到一个集合A中 2. 每一类
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posted @ 2020-05-27 16:46 Parallax
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2020年5月25日
遍历文件夹改名
摘要: # -*- coding:utf8 -*- import os class BatchRename(): """ 批量重命名文件夹中的图片文件 """ def __init__(self): self.path = 'D:\MyData\zhaohz4\Desktop\MIdea_logo\data
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posted @ 2020-05-25 09:05 Parallax
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2020年5月22日
爬取百度图片
摘要: ```python # -*- coding:utf-8 -*- #@Time : 2020-5-22 10:52 #@Author: Henry.ZHAO #@File : main.py # coding:utf-8 import re import requests from urllib import error from bs4 import BeautifulSoup import o
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posted @ 2020-05-22 18:01 Parallax
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GhostNet
摘要: 作者用128维的kernel卷积得到特征图F1,可视化后发现其中有很多相似的特征图(并不能说明冗余,比如你去掉这些相似的特征图,可能性能下降),认为kernel的维度过高,为保证提取到相同的特征信息,其中相似的特征图可以用线性变化得到。 因此用64维的kernel去卷积得到64个特征图F2,然后将F
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posted @ 2020-05-22 17:45 Parallax
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2020年5月21日
目标检测中的金字塔
摘要: 1. 图像/特征金字塔:通过输入多尺度的图像获得不同尺度的特征图。 有效但是耗时长 2. 卷积核金字塔:对特征图用不同尺度的卷积核滑窗卷积,得到不同尺度的输出。 通常会与图像/特征金字塔联合使用 3. anchor金字塔:比如Faster RCNN中用多尺度的anchor来回归目标的位置。 更经济。
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posted @ 2020-05-21 13:22 Parallax
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2020年5月19日
如何阅读论文
摘要: 首先阅读论文可大致分为三遍: 第一遍 5-10min(确认是不是值得第二遍) 0. 目的:快速甄别论文质量及相关性 阅读标题,摘要(Carefully read the title, abstract) 阅读段落及其副段落标题,忽略其他(Read the section and sub-sectio
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posted @ 2020-05-19 09:50 Parallax
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2020年5月18日
C++流操纵算子
摘要: 整型数 C++ include include using namespace std; int main() { double x = 1234567.89,y = 12.34567; int n = 12; int m = 1234567 cout include using namespace
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posted @ 2020-05-18 01:00 Parallax
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