發(fā)簡信
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如何理解Sharing cnn backbone
共享CNN骨干是深度學(xué)習(xí)中使用的一種技術(shù)焙畔，在多個(gè)相關(guān)任務(wù)之間共享卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）骨干。在許多場景中，我們有幾個(gè)相關(guān)的任務(wù)，如物體檢測、語義...
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2023-02-06【DeiT】Training data-efficient image transformers & distillation through attention
文獻(xiàn)編號：6 文獻(xiàn)著作信息： Training data-efficient image transformers & distillation...
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2023-02-05【ViTSTR】移動設(shè)備的STR模型，提速的同時(shí)精度不減文獻(xiàn)編號：5 文獻(xiàn)著作信息： Vision Transformer for Fast and Efficient Scene Text Reco...
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2023-02-05【綜述】Real-Time Scene Text Localization and Recognition介紹了早期文本識別方法 總結(jié) 早期的STR工作對文本的特征提取是通過手工的方法【24猜扮，38】：性能較差郎笆，而基于像素來定位圖像中的文本谭梗，用集合的方...
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2023-02-04【SemiMTR】Multimodal Semi-Supervised Learning for Text Recognition文獻(xiàn)編號：4 文獻(xiàn)著作信息： https://arxiv.org/pdf/2205.03873.pdf[https://arxiv.org/pd...
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2023-02-03【STN+ResNet+BiLSTM+attn】比較STR模型中存在的問題是什么？從數(shù)據(jù)集和模型來分析文獻(xiàn)編號：3 文獻(xiàn)著作信息： What Is Wrong With Scene Text Recognition Model Compariso...
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IEEE參考文獻(xiàn)引用格式IEEE引用參考格式.pdf[http://journals.ieeeauthorcenter.ieee.org/wp-content/uplo...
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2023-01-30【CLIPTER】用clip提供背景信息宛蚓，在更大的場景下學(xué)習(xí)文獻(xiàn)編號：1 文獻(xiàn)著作信息： CLIPTER: Looking at the Bigger Picture in Scene Text Reco...