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2017年1月6日
论文阅读(Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection)
摘要: 介绍了一个针对小目标的benchmark库,并对传统的R-CNN进行修改(对RPN进行修改,利用了proposal的上下文),用来检测小目标。
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posted @ 2017-01-06 18:13 lilicao
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2016年12月30日
论文阅读(Weilin Huang——【AAAI2016】Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences)
摘要: 单词识别,用maxout版的CNN提特征,RNN+CTC做分类,和白翔的CRNN类似
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posted @ 2016-12-30 19:50 lilicao
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2016年12月21日
目标检测方法——SSD
摘要: SSD文章的主要内容总结
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posted @ 2016-12-21 13:30 lilicao
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目标检测方法总结(R-CNN系列)
摘要: 目标检测方法总结之R-CNN系列
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posted @ 2016-12-21 11:41 lilicao
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论文阅读(XiangBai——【AAAI2017】TextBoxes_A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network)
摘要: 主要解决文字检测问题,采用SSD的改进版检测文字,加入CRNN的单词识别后组成端到端的结果
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posted @ 2016-12-21 10:43 lilicao
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2016年12月12日
论文阅读(Xiang Bai——【TIP2014】A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition)
摘要: 本文方法对白翔CVPR2012上的检测文章进行扩展成端到端,利用“特征共享”把检测的RF分类器扩展成即可以检测也可以识别的分类器,对字符识别采用了基于字典搜索的误差矫正方法。
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posted @ 2016-12-12 18:55 lilicao
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2016年12月7日
论文阅读(Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction)
摘要: 使用修改版hed(融合了文字区域,字符区域,单词方向的信息)得到三个response map,再用图模型求最小割的方法求文本线
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posted @ 2016-12-07 11:04 lilicao
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2016年11月30日
论文阅读(Zhuoyao Zhong——【aixiv2016】DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images)
摘要: 文本检测,主要是对fasterRCNN进行改进用来检测文字,先用inception-RPN(RPN网络后接inception)提取候选区域,再利用text-detection(2层的ROI-pooling,分为文字,非文字,有歧义这三类)去除非单词区域
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posted @ 2016-11-30 17:32 lilicao
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2016年11月29日
论文阅读(Xiang Bai——【CVPR2015】Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes)
摘要: 使用多尺度的symmetry feature和apeareance feature训练RandomForest检测候选像素点,利用像素点的角度和距离约束聚合成字符串区域,再用字符级和字符串级的CNN分类器过滤非文字串
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posted @ 2016-11-29 14:58 lilicao
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2016年11月28日
论文阅读(Weilin Huang——【TIP2016】Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection)
摘要: 文字检测问题,使用CE-MSERs提取候选字符区域,再用text-CNN过滤非字符区域,再用普通的字符串分组和切割算法进行检测
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posted @ 2016-11-28 17:51 lilicao
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2016年11月25日
论文阅读(Lukas Neuman——【ICDAR2015】Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement)
摘要: 利用MSER提取候选区域,提出新的文字特征训练SVM的背景,字符,字符串三类分类器,再形成文本线,并用图割方法对检测结果进行调整
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posted @ 2016-11-25 22:47 lilicao
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论文阅读(Xiang Bai——【CVPR2016】Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks)
摘要: 用FCN做文字检测,text-block FCN检测文本块,结合MSER与文本块检测文本线,最后利用centroid FCN检测字符质心来过滤非文字串
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posted @ 2016-11-25 21:35 lilicao
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2016年11月21日
论文阅读(Xiang Bai——【CVPR2012】Detecting Texts of Arbitrary Orientations in Natural Images)
摘要: 用传统的自下而上的方法做任意方向的文字检测,先用SWT提取候选区域,再用字符级和字符串级的两种分类器过滤噪声。
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posted @ 2016-11-21 22:32 lilicao
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2016年11月6日
论文阅读(Xiang Bai——【PAMI2017】An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition)
摘要: BaiXiang的CRNN论文阅读,主要解决单词图像识别问题,利用CNN提取特征,RNN(BLSTM+CTC)进行序列识别
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posted @ 2016-11-06 17:53 lilicao
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