论文阅读（Xiang Bai——【CVPR2015】Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes）

【论文阅读（Xiang Bai——【CVPR2015】Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes）】的更多相关文章

论文阅读（Xiang Bai——【CVPR2015】Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes）

Xiang Bai--[CVPR2015]Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes 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作者白翔个人主页论文下载代码下载方法概括 Step 1: 采用多尺度滑窗检测文本线的中心像素点,用对称特征和表观特征训练的随机森林得到候选的字符像素区域(两种特征是作者自己提的,文章亮点所在): Step 2: 利用字符像素的角…

论文阅读笔记四：CTPN: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network(ECCV2016)

前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的,怕是孤陋寡闻了,全称是“ Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”,翻译过来是基于连接Proposal(直译太难受!!)网络的文本检测. 作者在论文中描述了…

#论文阅读# Universial language model fine-tuing for text classification

论文链接:https://aclweb.org/anthology/P18-1031 对文章内容的总结文章研究了一些在general corous上pretrain LM,然后把得到的model transfer到text classiffication上整个过程的训练技巧. 这些技巧的切入点是learning rate. 主要是三个: (1)discriminative fine-tuning (其中的discriminative 指 fine-tune each layer with d…

论文阅读 | HotFlip: White-Box Adversarial Examples for Text Classification

[code] [pdf] 白盒 beam search 基于梯度字符级…

论文阅读笔记三十五：R-FCN:Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks（CVPR2016）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标…

论文阅读 | FPN：Feature Pyramid Networks for Object Detection

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144v2.pdf 代码地址:https://github.com/unsky/FPN 概述 FPN是FAIR发表在CVPR 2017上的一篇文章,采用特征金字塔的方法进行目标检测.文中利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构,高效地构造特征金字塔.文章提出了FPN——一种具有横向连接的自顶向下的结构,来构建所有尺度上的高级语义特征映射. 网络结构下图展示了几种不同的利用特征的方式:(a)为图像金字塔,就是对图像resize…

论文阅读笔记七：Structure Inference Network:Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships(CVPR2018)

结构推理网络:基于场景级与实例级目标检测原文链接:https://arxiv.org/abs/1807.00119 代码链接:https://github.com/choasup/SIN Yong Liu, Ruiping Wang, Shiguang Shan, Xilin Chen. Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships. pu…

论文阅读（Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction）

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 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作者白翔个人主页论文下载方法概括 Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

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）

白翔的CRNN论文阅读 1. 论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2. 论文思路和方法 1) 问题范围: 单词识别 2) CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3) RNN层:使…

论文阅读（Xiang Bai——【TIP2014】A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition）

Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 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作者论文下载白翔主页, 刘文予方法概括方法简述这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是…