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RSS订阅原创 Densely Connected Convolutional Networks 密集连接卷积网络
什么是DenseNet？DenseNet是由清华大学的Zhuang Liu、康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger，以及Facebook研究员Laurens van der Maaten在CVPR 2017所作，并且还获得了2017CVPR最佳论文！下面我们就来看看DenseNet是何方神圣吧。我们知道，当靠近输入的层和靠近输出的层之间的连接越短，卷积神经网络就可以做得更深，精度更高且可以更加有效的训练。而DenseNet在此基础上将每一层与之前所有层相连接。传统的L层卷
2021-02-11 22:40:55
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原创 行人重识别—Relation-Aware Global Attention模型介绍及代码实现
一、RGA关系感知全局注意力模型概述RGA关系感知全局注意力是中国科学技术大学和微软亚洲研究院在2020年CVPR提出的一篇基于全局注意力的行人重识别文章。对于CNN，注意力通常是局部卷积学习到的，而局部卷积会忽略全局信息和隐藏信息的关系。文章提出有效的关系感知全局注意力(RGA)模块使CNN能够充分利用全局的相关性来推断注意力。通过全局考虑特征之间的相互关系来确定注意力，对于每一个特征节点，通过堆叠关于该节点的成对关系和特征本身，提出了一种紧凑的表示。将RGA模块应用于空间和通道维度并且进行组合可以得到
2021-02-08 16:59:15
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原创 场边文字检测——FOTS模型详解及其代码实现
FOTS方法的概述FOTS，Fast Oriented Text Spotting With a Unified Network(使用统一的网络进行快速文本定位)是商汤在2018CVPR的快速的end2end的文字检测与识别方法，通过共享训练特征，互补监督的方法减少了特征提取所需的时间，从而加快了整体的速度。与之前的CTPN文字识别方法相比，FOTS介绍了ROIRotate方法来解决更复杂和困难的情况，不仅适用于水平文本；FOTS在速度和性能方面...
2021-02-03 18:11:10
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原创 场景文字检测——CTPN模型介绍及代码实现
（一）创建自己的第一篇博客（1）创作文章（1.1）编辑题目要pip install python-opencv结构如下//- 吉尔曼(1.2)文本样式重点如下 内容如下// A code blockvar foo = 'bar';插入链接与图片链接: link.图片: 带尺寸的图片: 居中的图片: 居中并且带尺寸的图片: 当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。如何插入一段漂亮的代码片去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的
2021-01-24 19:21:32
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空空如也
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