文章作者：Tyan An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition摘要基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。在本文中，我们研究了场景文本识别的问题，这是基于图像的序列识别中最重要和最具
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2024-08-19 11:02:13
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建议看原文，ctc可以看作一种对字符识别过程中，一整句话的自动切分。 CTC是看似和HMM有些联系，然后也采用DP来进行求解，将CTC结构图中<RNN输出，CTC层>单独拿出来，得到如下形式： 上图如CTC结构图， 最开始只能以(-)或者标签序列中第一个字符开始，即这里的t=1时，是{(-)，(C)}； 在结尾也只能以或标签序列中最后一个字符结束，即这里的 时，是；所以，在所有的路径
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2024-05-22 22:18:02
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优点可以直接从序列标签学习，不需要详细的标注具有直接从图像数据学习信息表现的DCNN的相同性质，既不需要手工特征也不需要预处理步骤，包括实体化/分割，组件定位等;具有 RNN 相同的性质，能够产生一系列标签对类序列对象的长度无约束，只需要在训练阶段和测试阶段对高度进行归一化比标准 DCNN 模型包含的参数要少的多，占用更少的存储空间特征序列提取缩放到相同的高度从卷积层产生的feature map中
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2024-06-17 13:29:56
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文章目录0. 前言1. 数据集准备2.构建网络3.数据读取4.训练模型 0. 前言至于CRNN网络的细节这里就不再多言了，网上有很多关于crnn的介绍，这里直接讲一下代码的实现流程1. 数据集准备CRNN是识别文本的网络，所以我们首先需要构建数据集，使用26个小写字母以及0到9十个数字，一共有36个字符，从这36个字符中随机选择4到9个字符（这里要说明一下，网上很多关于crnn的训练集中每张图片中
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2024-04-17 09:40:42
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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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4.CRNN原理介绍本文主要是根据论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》翻译总结而来。CRNN可以识别不同大小，不同长度的图片文字。论文还识别了乐谱，理论上该模型也可以有效的识别中文，不区
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2024-03-28 18:12:38
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系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习) DQN1.什么是DQN?总结 前言强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。可以用作数据统计、图像处理、线性代数、傅里叶变换等。对于运算的数据首先表示为numpy数组的形式（向量化）首先导入numpy这个库 然后使用np.array()创建一个数组 也可以使用np.zeros（）创建一个全零的数组 在
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2024-08-07 08:07:28
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GC的基础知识1.什么是垃圾C语言申请内存：malloc freeC++： new deletec/C++ 手动回收内存Java: new ？自动内存回收，编程上简单，系统不容易出错，手动释放内存，容易出两种类型的问题：忘记回收多次回收没有任何引用指向的一个对象或者多个对象（循环引用）2.如何定位垃圾引用计数（ReferenceCount）根可达算法(RootSearching)3.常见的垃圾回收
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2024-08-28 16:33:56
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介绍：是目前较为流行的图文识别模型，可识别较长的文本序列， 它利用BLSTM和CTC部件学习字符图像中的上下文关系， 从而有效提升文本识别准确率，使得模型更加鲁棒。 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。 文章认为文字识别是对序列的预测方法，所以采用了对序列预测的RNN网络。通过CNN将图片的特征提取出来后采用RNN对序列进行预测，最后通过一个
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2024-04-02 10:10:43
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# MySQL查询：什么时候到什么时候
在进行数据库查询时，经常会遇到需要查询某一时间段内的数据的情况。MySQL提供了多种方式来实现这一操作，包括使用`BETWEEN`、`>=`和`=和=`和`= '2022-01-01' AND date_column = '2022-01-01' AND B[选择查询方式]
B --> C[BETWEEN操作符]
B --> D[>=和
原创
2024-05-19 06:21:31
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1、FullGC 什么是fullgc: fullgc就是指清理堆中的young和old区。一般程序健康情况会只做YoungGC。fullgc情况会导致除了gc线程外的线程停止工作，代码静止，系统会大幅变慢。触发机制： 1、system.gc()的调用，此方法的调用是建议JVM进行Full GC,虽然只是建议而非一定，但很多情况下它会触发 Full GC,从而增加Full GC的频率，也即增加了间歇
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2024-07-15 15:41:03
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yolov5 车牌识别算法，支持12种中文车牌类型 基于yolov5的车牌检测 车牌矫正以及 基于CRNN的车牌识别1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5 教练车牌 6 武警车牌 7 双层黄牌 8 双层武警 9 使馆车牌 10 港澳牌车 11 双层农用车牌 12 民航车牌 效果如下：基于yolov5车牌检测车牌检测+关键点定位1.第一步是目标检测，目标检测大家都很熟悉，常
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2024-09-29 12:49:30
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如果是做国内的车牌识别，github上有一个CCPD。这是中科大开源的一个数据集，标注比较详细不过不是按字符分割的方式做的标注（这个数据集的目标是做端到端训练，因为识别模型我考虑的就是做端到端的，所以这不是问题），优点是数据集规模很大，缺点是只有蓝牌并且主要是当地的牌照（皖A）。detectRecog/CCPDgithub.com因为这个数据集存在车牌种类过少地区过于集中的问题，所以我做了一个工
【PMP考试全攻略：报名时间、考试流程与持续认证要求】
PMP，即项目管理专业人士资格认证，是项目管理领域全球公认的黄金标准。对于项目管理人员来说，PMP认证不仅是专业能力的象征，更是职业发展的重要砝码。本文将为您详细解读PMP考试的报名时间、考试流程以及PDU的持续认证要求，助您顺利通关PMP认证之路。
一、PMP考试报名时间
PMP考试报名时间并没有严格的规定，但考生需要提前在PMI（项
原创
2024-01-11 13:17:05
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# PyTorch CRNN 训练科普
## 介绍
在计算机视觉领域，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种流行的深度学习模型，通常用于文本识别和光学字符识别（OCR）任务。CRNN结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优势，能够有效地处理变长序列数据，并在文本检测和识别方面取得了很好的成绩。
本文将介绍如何使用PyTo
原创
2024-04-19 04:27:41
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CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic SegmentationAbstract上下文信息对于语义分割和目标检测任务都很重要，这里提出CCNet。对于每个像素，criss-cross attention模块能获得其交叉路径上所有像素的上下文信息，通过进一步的递归操作，每个像素最终可以捕获全图像的依赖关系。此外，提出类别一致损失使得criss-cross
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2024-09-30 13:50:57
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原文（问答）：https://stackoverflow.com/questions/4984600/when-do-i-use-a-dot-arrow-or-double-colon-to-refer-to-members-of-a-class-in-cC++提供了三种访问类或者类对象的操作符，他们是“双冒号::”，“点.”,"箭头->", 这三种操作符有着各自的使用场景和定义。...
原创
2021-06-04 10:49:53
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理解类在JVM中什么时候被加载和初始化是Java编程语言中的基础概念，正因为有了Java语言规范，我们才可以清晰的记录和解释这个问题，但是很多Java程序员仍然不知道什么时候类被加载，什么时候类被初始化，类加载和初始化好像让人很困惑，对初学者难以理解，在这篇教程中我们将看看类加载什么时候发生，类和接口是如何被初始化的，我并不会拘泥于类加载器的细节或者说类加载器的工作方式。仅仅使这篇文章更加专注和简
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2023-07-17 23:03:48
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按照五点把书中的内容进行一下整理：1、为什么要选择Redis：介绍Redis的使用场景与使用Redis的原因；2、Redis常用命令总结：包括时间复杂度总结与具体数据类型在Redis内部使用的数据结构；3、Redis的高级功能：包括持久化、复制、哨兵、集群介绍；4、理解Redis：理解内存、阻塞，这部分是非常重要的，前面介绍的都可以成为术，这里应该属于道的部分；5、开发技巧：主要是一些开发实战的总
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2023-08-08 21:24:01
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