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进行文本的检测的学习，开始使用的是ctpn网络，由于ctpn只能检测水平的文字，而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测，故将网络换为RRCNN（全称如题）。小白一枚，这里就将RRCNN的论文拿来拜
FasterRCNN建议先阅读之前的RCNN和FastRCNN后再来阅读此文FasterRCNN提出了RegionProposalNetwork解决了FastRCNN中selectivesearch算法提取候选框速度太慢的问题。1.FasterRCNN初识convlayers：通过CNNCNNCNN提取image的...
MultiRegionCNNFastRCNN作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用SelectiveSearch...
文章是任意方向的text检测，文章是三星北京研发中心提出的R2CNN（RotationalRegionCNN），基于FasterR-CNN架构，主要用于文字检测。.论文中把(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)，设计为用顺时针的前两个顶点和高度组成(x1,y1,x2,y2,h)。.下图中b,c就是文中的提到坐标表示：.image.png...
和通过参数来平衡。在论文的设置中，=256，=2400，=10。对于boundingboxregression，我们采用如下的四个坐标，具体含义可以参照原文：训练RPN...
进行文本的检测的学习，开始使用的是ctpn网络，由于ctpn只能检测水平的文字，而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测，故将网络换为RRCNN（全称如题）。小白一枚，这里就将RRCNN的论文拿来拜
FasterRCNN建议先阅读之前的RCNN和FastRCNN后再来阅读此文FasterRCNN提出了RegionProposalNetwork解决了FastRCNN中selectivesearch算法提取候选框速度太慢的问题。1.FasterRCNN初识convlayers：通过CNNCNNCNN提取image的...
MultiRegionCNNFastRCNN作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用SelectiveSearch...
文章是任意方向的text检测，文章是三星北京研发中心提出的R2CNN（RotationalRegionCNN），基于FasterR-CNN架构，主要用于文字检测。.论文中把(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)，设计为用顺时针的前两个顶点和高度组成(x1,y1,x2,y2,h)。.下图中b,c就是文中的提到坐标表示：.image.png...
和通过参数来平衡。在论文的设置中，=256，=2400，=10。对于boundingboxregression，我们采用如下的四个坐标，具体含义可以参照原文：训练RPN...
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