大数据与人工智能Lab | 【附论文】白话文本检测经典模型：SegLink

最新推荐文章于 2025-06-10 19:55:42 发布
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分类专栏： 深度学习拓展阅读 CV-目标检测专栏 文章标签： 人工智能 python 算法 pytorch ocr 目标检测 计算机视觉
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原文链接：【附论文】白话文本检测经典模型：SegLink

在自然场景中，例如灯箱广告牌、产品包装盒、商标等，要检测出其中的文字会面临着各种复杂的情况，例如角度倾斜、变形等情况，这时就需要使用基于深度学习的方法进行文字检测。在之前的文章中，介绍了基于卷积神经网络和循环神经网络的CTPN文本检测方法（见文章：大数据与人工智能Lab | 【附论文】白话文本检测经典模型：CTPN-优快云博客），该方法能在自然场景下较好地实现对文字的检测，但在CTPN中给出的文本检测效果是基于水平方向的，对于非水平的文本检测效果并不好，而在自然场景中，很多的文本信息都是带有一定的旋转角度的，例如用手机拍街道上的指示牌，如下图。如果文本检测的结果只有水平方向的，没有带角度信息，那么下图指示牌检测出来的就是红色框结果，而其实绿色框才是理想的检测目标&#x

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PaddleOCR：超越人眼识别率的AI文字识别神器
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PaddleOCR是一个可以识别图片中文字的工具，可以将图片中的文字转换成电脑可以认识的文字。简单来说，它的原理是使用深度学习技术，通过训练模型来识别图片中的文字。具体来说，它会通过一系列处理，比如缩放、灰度化、去噪等操作，来提高文字识别的准确率。然后，它会使用深度学习模型来检测图片中的文字区域，并将其转换成电脑可以识别的边界框。最后，它会使用另一个深度学习模型来识别边界框中的文字，并将其转换成电脑可以识别的文字。这样，就可以实现将图片中的文字转换成电脑可以识别的文字的功能了。
周报 | 24.11.25-24.12.1文章汇总
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为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。好的文章值得反复学习！
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）
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本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
yolo模型精度提升策略
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结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍
2203_75479908的博客
06-05 794
之前在神经网络训练中，为了帮助自己理解，借用了很多的组件，比如训练进度条、可视化的loss下降曲线、权重分布图，运行结束后还可以查看单张图的推理效果。tensorboard这个库，集成了以上所有可视化工具。
智能终端与边缘计算
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06-05 983
Cloudlet的定义和主要特征Cloudlet（微云）概念于2009年首次出现。它是一种成熟的边缘计算系统，旨在将移动计算的“端-云”两层架构转变为**“端-边-云”的三层架构** [对话历史]。Cloudlet通常部署在网络边缘，靠近接入点、基站或汇聚点，甚至可以直接运行在智能网联汽车或无人机上 [对话历史]。主要特征：可信且资源丰富的主机或机群。基于虚拟机技术，为移动终端提供服务。Cloudlet通过将与具体应用相关的数据部分从通用部分中抽离出来，形成VM Overlay与Base VM。
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
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P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
Langchain4j 文档处理（7）
m0_58617940的博客
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来自 langchain4j 模块的文件系统文档加载器（FileSystemDocumentLoader）来自 langchain4j 模块的类路径文档加载器（ClassPathDocumentLoader）来自 langchain4j 模块的网址文档加载器（UrlDocumentLoader）来自 langchain4j-document-loader-amazon-s3 模块的亚马逊 S3 文档加载器（AmazonS3DocumentLoader）
【oobabooga 本地AI模型搭建】
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用于大型语言模型的 Gradio Web UI。其目标是成为文本生成的。
OpenAI 即将推出 GPT-5：开启多模态、持续记忆对话新时代
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提前学习多模态 AI 的接口设计与调用构建与 AI 协作的开发流程，如 Prompt Engineering + 工具链集成探索 AI 与硬件系统的联动，如边缘端 AI 控制与云协同GPT-5 不是一个模型，而是一种时代的信号。在这个 AI 正悄然重塑世界的时刻，我们既是使用者，也将成为协作者。
简繁体智能翻译软件
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以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
MCP：解锁 AI 与外部世界的无缝连接
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MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 公司推出的一种开放标准协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成。它类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议，通过标准化模型与外部资源的交互方式，提升 LLM 应用的功能性、灵活性和可扩展性。MCP 作为一种新兴的开放协议，为 AI 模型与外部工具和数据源的集成提供了一种标准化、简单高效的方式。它具有统一接口、降低集成成本、双向通信、高度扩展性等优势，在多个领域有着广泛的应用前景。
（五）动手学深度学习计算：从数学原理到高效实现的全流程指南
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06-08 596
在实际应用中，我们常常需要自定义层和块来实现特定的功能。PyTorch提供了灵活的API来创建自定义层和块。无参数层：实现不包含可学习参数的层，如激活函数层。return torch.sigmoid(x) # 示例：Sigmoid激活函数含参数层：实现包含可学习参数的层，如自定义的全连接层。组合层：将多个层组合成一个块，实现复杂的功能。return x层是深度学习模型的基本构建块，执行特定的计算任务。块是由多个层组成的模块，提高代码的可读性和可维护性。
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这种复杂的感受，我来帮你试着梳理出来。如果你觉得某些句子正好说中了你，就把它留下。
【强化学习】——04Model-Based RL
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06-07 607
一是，算法收敛后的策略在初始状态下的期望回报二是，算法达到收敛结果需要的样本数量基于模型的算法得益于这个环境模型，Agent对真实环境中的样本量的需求往往会减少通常具备较低的样本复杂度，但由于环境模型不可能完全准确，因此其期望回报通常较低之前的Model-Free RL中，Agent只可以与环境进行交互如果环境模型已知，那么Agent可以与模型进行交互，基于模型来规划或决策这个模型的作用在于提供环境状态转移概率和预测生成的奖励，以产生或优化策略MPR状态转移函数Ps′∣sa奖励函数Rs。
CppCon 2015 学习:Algorithmic Differentiation C++ & Extremum Estimation
虾球
06-10 705
浮点数表示法的灵感：科学记数法浮点数的表示方法受到科学记数法的启发。x×baseexponentx×baseexponent6.022×10236.022×1023这种表示法使得我们能够处理非常大的数（如102310^{23}1023）以及非常小的数（如10−2310^{-23}10−23），并且有效地表示各种数值。
钉钉C10圆桌派在北京召开 AI一体机首次签约
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一体机也提供多种AI助理，覆盖审批、工单、行政、法务等多个高频场景，可广泛应用于零售、连锁、生产制造、教育、法律服务等众多行业，帮助企业进一步提质降本增效，数智化升级。通过部署钉钉AI一体机，杰锐思打造了装配助手、代码助手等AI应用，实现了从知识检索到业务协同的全链路升级，在数据安全的基础上，进一步实现了增效降本和效率提升。6月6日，钉钉在北京举办C10圆桌派-AI专场思享会，会上，钉钉和苏州杰锐思智能科技股份有限公司（以下简称：杰锐思）就AI一体机应用签署合作协议，这是钉钉首次在客户落地AI一体机实践。
NLP-数据集
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【DAY43】复习日
daomingwu1的博客
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kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化。内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营。进阶：并拆分成多个文件。
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