发表服务
Inthispaper,weinvestigatetheproblemofscenetextrecognition,whichisamongthemostimportantandchallengingtasksinimage-basedsequencerecognition.Anovelneuralnetworkarchitecture,whichintegratesfeatureextraction,sequencemodelingandtranscriptionintoaunifiedframework,isproposed.
虽然CRNN由不同类型的网络架构（如CNN和RNN）组成，但可以通过一个损失函数进行联合训练。2.1.特征序列提取在CRNN模型中，通过采用标准CNN模型（去除全连接层）中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件。这样的组件用于从输入图像中提取序列
论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN.介绍近两年语音顶会上的一些语音情感识别的论文，本文主要介绍声谱图+CRNN方面的模型（共九篇），涉及的会议有ACMMM，ICASSP和InterSpeech。.（1）论文的模型如下图，输入声谱图，CNN先用两个不同的卷积核分别提取时...
AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition摘要基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。
AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition摘要基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。在本文中，我们研究了场景文本识别的问题，这是基于...
Inthispaper,weinvestigatetheproblemofscenetextrecognition,whichisamongthemostimportantandchallengingtasksinimage-basedsequencerecognition.Anovelneuralnetworkarchitecture,whichintegratesfeatureextraction,sequencemodelingandtranscriptionintoaunifiedframework,isproposed.
虽然CRNN由不同类型的网络架构（如CNN和RNN）组成，但可以通过一个损失函数进行联合训练。2.1.特征序列提取在CRNN模型中，通过采用标准CNN模型（去除全连接层）中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件。这样的组件用于从输入图像中提取序列
论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN.介绍近两年语音顶会上的一些语音情感识别的论文，本文主要介绍声谱图+CRNN方面的模型（共九篇），涉及的会议有ACMMM，ICASSP和InterSpeech。.（1）论文的模型如下图，输入声谱图，CNN先用两个不同的卷积核分别提取时...
AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition摘要基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。
AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition摘要基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。在本文中，我们研究了场景文本识别的问题，这是基于...
发表服务