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作者：YuliangLiu‡；华南理工大学；阿特来德大学；华为诺亚方舟实验室背景知识：论文翻译：Abstract场景文本检测和识别已经吸引了大量的研究者关注。现有的方法可以大致分为两类：基于字符的方法和基于分割的方法。这些方法或者需要花费字符标注的精力或者需要维护一个复杂的pipeline，这...
[CVPR2020]论文翻译:ABCNet:Real-timeSceneTextSpottingwithAdaptiveBezier-CurveNetworkAbstract场景文本的检测和识别已受到越来越多的研究关注。现有方法可以大致分为两类：基于字符的和…
【论文解读】【论文翻译】ABCNet:Real-timeSceneTextSpottingwithAdaptiveBezier-CurveNetwork，程序员大本营，技术文章内容聚合第一站。MOST:一个带有定位细化的多方向文本检测器摘要过去几年，场景文本检测领域已有急速进步，现代...
【论文解读】【论文翻译】ABCNetlz867422770的博客07-28849作者：YuliangLiu‡；华南理工大学；阿特来德大学；华为诺亚方舟实验室背景知识：论文翻译：Abstract场景文本检测和识别已经吸引了大量的研究者关注。现有的方法可以大致分为两类...
CVPR2020论文解读：OCR场景文本识别ABCNet:Real-timeSceneTextSpottingwithAdaptiveBezier-Curve...1.介绍1.1.介绍本文基于《ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork》翻译总结。
ABCNet，是一种端到端的、基于贝塞尔曲线并可识别任意形状的场景文本识别网络。.8月3日晚8点，智东西公开课邀请到阿德莱德大学博士后、ABCNet一作刘禹良参与「CV前沿讲座」第12讲，刘博士将围绕《ABCNet-端到端可训练任意形状的实时场景文本识别网络》这一...
目标检测论文解读（一）:FCOS原理解读首先对FCOS进行总结式的介绍，后面再根据原文的脉络进行梳理。FCOS网络结构如下图所示：FCOS结构图（1）FCOS是一个anchor-free的方法，预测框的设定有点类似于YOLOv1的做法。YOLOv1预测的是bound-box...
注：如果上述论文链接无法访问，可以看文末，论文已上传至百度云，方便下载。表现SOTA！性能优于自家v2、ABCNet、CharNet等网络，代码刚刚开源！最近的端到端可训练的场景textspotting，集成检测和识别的方法显示出很大的进步。
凭一己之力将澳大利亚机器学习研究院拉至全球排名第四；GitHub1400多颗Star、并用于Top级手机厂商的视觉处理；这就是程序员口中的“CV大牛”沈春华团队的“战绩”。目前，沈春华在澳大利亚阿德莱德大学担…
为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的“MaskAttentionGuidedOne-stage”文本识别框架，称为MANGO，在该框架中无需RoI操作就可以直接识别字符序列。.具体而言:开发了位置感知mask注意力模块，以生成每个文本实例及其字符的注意力权重。.它允许将...
作者：YuliangLiu‡；华南理工大学；阿特来德大学；华为诺亚方舟实验室背景知识：论文翻译：Abstract场景文本检测和识别已经吸引了大量的研究者关注。现有的方法可以大致分为两类：基于字符的方法和基于分割的方法。这些方法或者需要花费字符标注的精力或者需要维护一个复杂的pipeline，这...
[CVPR2020]论文翻译:ABCNet:Real-timeSceneTextSpottingwithAdaptiveBezier-CurveNetworkAbstract场景文本的检测和识别已受到越来越多的研究关注。现有方法可以大致分为两类：基于字符的和…
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CVPR2020论文解读：OCR场景文本识别ABCNet:Real-timeSceneTextSpottingwithAdaptiveBezier-Curve...1.介绍1.1.介绍本文基于《ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork》翻译总结。
ABCNet，是一种端到端的、基于贝塞尔曲线并可识别任意形状的场景文本识别网络。.8月3日晚8点，智东西公开课邀请到阿德莱德大学博士后、ABCNet一作刘禹良参与「CV前沿讲座」第12讲，刘博士将围绕《ABCNet-端到端可训练任意形状的实时场景文本识别网络》这一...
目标检测论文解读（一）:FCOS原理解读首先对FCOS进行总结式的介绍，后面再根据原文的脉络进行梳理。FCOS网络结构如下图所示：FCOS结构图（1）FCOS是一个anchor-free的方法，预测框的设定有点类似于YOLOv1的做法。YOLOv1预测的是bound-box...
注：如果上述论文链接无法访问，可以看文末，论文已上传至百度云，方便下载。表现SOTA！性能优于自家v2、ABCNet、CharNet等网络，代码刚刚开源！最近的端到端可训练的场景textspotting，集成检测和识别的方法显示出很大的进步。
凭一己之力将澳大利亚机器学习研究院拉至全球排名第四；GitHub1400多颗Star、并用于Top级手机厂商的视觉处理；这就是程序员口中的“CV大牛”沈春华团队的“战绩”。目前，沈春华在澳大利亚阿德莱德大学担…
为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的“MaskAttentionGuidedOne-stage”文本识别框架，称为MANGO，在该框架中无需RoI操作就可以直接识别字符序列。.具体而言:开发了位置感知mask注意力模块，以生成每个文本实例及其字符的注意力权重。.它允许将...
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