R-CNN学习总结如下：R-CNN，即Region-based Convolutional Neural Networks，是一种结合区域提名(Region Proposal) 和卷积神经网络(CNN)的目标检测方法。Ross Girshick在2013年的开山之作《Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semanti
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)–计算依赖 文章目录[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖0x00 摘要0x01 前文回顾0x02 计算依赖0x03 反向传播依赖2.1 解析2.2 基础功能2.2.1 Function2.2.2 Fork2.2.3 Join2.2.4 Phony2.2.5 detach2.3 使用0x04 正向传播依赖4.1 分割模型
一、大数据概念大数据(Big Data) :指无法在一-定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。二、大数据特点（4V）1、Volume（大量）人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的截至目前话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量
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2024-04-02 20:41:55
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CRNN是《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》中提出的模型，解决图像中文字识别问题。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1507.05717 github地址：htt
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2024-08-22 09:57:30
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Linux是一种开源的操作系统，被广泛应用于服务器端和嵌入式系统中。而PyTorch则是一个基于Python的深度学习框架，提供了各种强大的工具和算法，使得开发者可以方便地构建和训练神经网络模型。而Faster R-CNN（FRCNN）作为一种先进的目标检测算法，在计算机视觉领域占据着重要地位。
将这三者结合在一起，可以实现各种强大的图像识别和处理任务。在Linux系统上使用PyTorch框架来
原创
2024-04-16 10:08:01
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序言1、bert、transformer 比较传统的rnn1、传统缺点：seq2seq使用循环网络固有的顺序特性阻碍样本训练的并行化，这在更长的序列长度上变得至关重要，因为有限的内
存限制样本的批次大小；传统的seq2seq 处理时刻数 0-50，bert可以处理 几百个时刻长度的序列。
2、新结构：Transformer，这种模型架构避免循环并完全依赖于attention机制来
车牌识别文字识别训练全过程解析 目前代码解读还不算完善 后续会补充车牌识别github链接车牌识别文字识别github链接车牌检测end2end实现过程训练方式按照github上介绍就行在解释前定义几个方便理解plate_chr="#京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新学警港澳挂使领民航0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ危险品"
pl
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2024-06-12 14:57:48
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1、RCNN RCNN算法训练过程可分为以下四步： step1、对于训练样本集中，每一张图生成1~2k个候选区域（使用Selective Search）；  
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2024-09-03 04:06:27
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一.概述 RCNN不同于TextCNN和charCNN，论文Recurrent Convolutional Neural Networks for TextClassification中的RCNN是一个RCNN(rnn-cnn)结构，论文地址:Recurrent Convolutional Neural Ne
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2024-08-08 12:03:52
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目录从零写CRNN文字识别 —— （1）准备工作从零写CRNN文字识别 —— （2）准备配置文件从零写CRNN文字识别 —— （3）数据加载器从零写CRNN文字识别 —— （4）搭建模型从零写CRNN文字识别 —— （5）优化器和Loss从零写CRNN文字识别 —— （6）训练前言完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn训练训练部
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2024-02-08 15:20:31
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导读：拍下快递单就能自动填充单号，拍下名片信息就能自动归类，拍下题目就能自动搜索到答案，你可知道，这些神奇的功能是如何实现的？今天，小编就带领大家一起探秘OCR，并带来一份使用飞桨（PaddlePaddle）快速实现OCR功能的详细教程。1.OCR技术概述 OCR（Optical Character Recognition），译为光学字符识别，是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、
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2024-05-22 23:09:21
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整体来说，Backbone、RPN和Fast RCNN是三个相对独立的模块。Backbone对每张图片产生5 level的特征，并送入RPN。RPN对送入的特征，首先经过3x3卷积，随后用sibling 1x1卷积产生分类和bbox信息，分类是指该anchor是否包含Object，bbox信息为四维，包括(dx, dy, dw, dh)。初始anchor加上偏移量后用于判断正负或忽略样本，并确定归
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2024-07-10 15:07:18
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An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition作者:Xiang Bai摘要与以前的场景文本识别系统相比，所提出的架构具有四个不同的特性：（1）与大多数现有的组件需要单独训练和协调的算法相比，它是端对端训练
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2024-04-19 18:40:37
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CRNN
原创
2021-08-04 15:54:00
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常用文本识别算法有两种：CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC）CNN+Seq2Seq+Attention其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式，具体算法原理比较复杂，就不做详细的探讨。其中CTC可参考这篇博文，关于Attention机制的介绍，可以参考我的另一篇博文。CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，在2015年被提出，
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2024-05-05 19:34:03
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SPP-Net是对rcnn的改进，spatial Pyramid Pooling，主要观点： （1）共用特征卷积图 （2）空间金字塔池化，有效地解决了不同尺度的图片在全连接层输出不一致的问题。RCNN存在的问题： （1）RCNN通过对图像的裁剪crop或缩放warp，使得输入图片的信息缺失或变形，降低了图片识别的准确率。 （2）对每个RP进行卷积计算，算力过大。 下图上是RCNN
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2024-07-23 10:11:25
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CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法，其理论基础可以参考我上一篇文章，本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果。数据处理利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像，一共360万张图像样本，效果如下：我们划分了训练集和测试集（10:1），并单独存储为两个文本文件：文本文件里的标签格式如下：我们获取到的是最原始的数据集，在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式
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2024-02-07 22:18:03
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CRNN
原创
2021-08-02 16:17:20
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文章目录1.基础模型1.1传统模型（HMM和CRF）1.2 传统RNN模型2. 改进的RNN模型2.1 LSTM模型2.1 GRU模型2.3 注意力机制 1.基础模型1.1传统模型（HMM和CRF）隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model），隐马尔可夫模型，一般以文本序列数据为输入，以该序列对应的隐含序列为输出。CRF（Conditional Random Fields）模型，称为
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2024-06-30 17:03:15
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