点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

CRNN 论文: An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition CRNN不定长中文识别项目下载地址: https://download.csdn.net/download/dcrmg/10248818 CRNN是一种卷积循环神经网络结构,用于解决基于图像的序列识别问题,特别是场景文字识别问题.CRNN…

基于TORCS(C++)和Torch7(lua)实现自动驾驶端到端深度强化学习模型(A3C-连续动作)的训练 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统框架 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统核心模块解析 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7与TORCS通信机制(基于linux共享内存) 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 TORCS控制接口 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7实现A3C连续动作模型 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练流程 山西运煤车煤运西山 调参注意事项 上…

原始文档 Train an end-to-end model To get started we can train a very simple model using Ludwig (feel free to use your favourite deep learning framework here): input_features: - name: user type: text level: word encoder: rnn cell_type: lstm reduce_output…

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在实际项目中,由于需求变更经常需要对模型文件进行修改.为了便于用户了解模型在修改前后发生的变化,BIMFACE提供了模型在线对比功能,可以利用在线的模型对比接口,通过简单的四个步骤实现模型在线对比.模型对比可以对两个文件/模型进行差异性分析,确定两个文件/模型之间构件的几何和属性差异,包括增加的构件.删除的构件和修改的构件. 模型对应可以用于进行文件/模型的版本对比. 特别说明:模型对比是在BIMFACE云端进行的,通常需要5~10分钟.当…

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在上一篇<C#开发BIMFACE系列30 服务端API之模型对比1:发起模型对比>中发起了2个模型对比,由于模型对比是在BIMFACE云端进行的,通常需要5~10分钟.当模型对比完成后,BIMFACE通过回调机制通知对比结果. 特别说明:BIMFACE可以通过回调机制将模型/文件转换.对比等耗时操作结果通知开发者.该方案与微信开发类似,需要开发者提供开发者服务器,并且该服务器对外公布一个外网地址,BIMFACE能访问到该地址才可以.如果没…

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在<C#开发BIMFACE系列31 服务端API之模型对比2:获取模型对比状态>中介绍了根据对比ID,获取一笔记录的对比状态.由于模型对比是在BIMFACE云端进行的,通常需要5~10分钟,在等待对比的过程中还可以发起更多的模型对比,最后通过接口一次性批量获取模型对比状态 . 该功能与BIMFACE控制台中“图模对比”功能相同 请求地址:POST https://api.bimface.com/compares 说明:应用发起对比以后,可…

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在建筑施工图审查系统中,设计单位提交设计完成的模型/图纸,审查专家审查模型/图纸.审查过程中如果发现不符合规范的地方,则流程退回到设计单位,设计单位人员根据审查意见重新调整设计,调整完成后再次提交到审查专家.此时为了便于专家审查,需要知道当前轮次的模型/图纸与上一轮次的模型/图纸发生了哪些异动,针对异动情况进行审查即可. 先看效果 效果如上图.左侧是当前审查轮次的模型,中间是上一轮次的模型,右侧是2个模型的对比产生的异…

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有…

摘要:本文从<Shallow-Fusion End-to-End Contextual Biasing>入手,探索解决专有领域的端到端ASR. 本文分享自华为云社区<语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(一)>,原文作者:xiaoye0829 . 对于产品级的自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),能够适应专有领域的语境偏移(contextual bias),是一个很重要的功能.举个例子,对于手机上的ASR,系统要能准确识别出用户说…