摘要：
Yolo+CRNN >CTPN+CRNN >SegLink+CRNN >East+CRNN >ABCnet(Bezier曲线文本检测+CRNN变体) https://www.leiphone.com/news/202003/CwL9pKfavCd1v8uM.html https://blog.csd 阅读全文
摘要：
动机：实际训练时，由于batch都很小，因此每次BN的效果并没这么好。希望BN时能解决这个batch_size的影响。 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79810040 https://www.cnblogs.com/jins-not 阅读全文
摘要：
IOU作为距离度量时，并不能反映两者的重合姿态。而且对于IOU=0的情况不能反映两个box的距离有多远。 1. 预测的检测框如果和真实物体的检测框没有重叠（没有交集）的话，我们从IoU的公式可以看出，IoU始终为0且无法优化，也就是如果算法一开始检测出来的框很离谱，根本没有和真实物体发生交集的话，算 阅读全文
摘要：
先obj_score置信度抑制过滤得分低的box，然后对剩下的做NMS抑制。 NMS抑制时仅仅使用置信得分(这个score = obj_score * cls_score)来排序，依次与类别内置信度高的box做IOU抑制。 NMS流程： 1. 先 分类别 按置信度排序，放到一个集合A中 2. 每一类 阅读全文
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# -*- coding:utf8 -*- import os class BatchRename(): """ 批量重命名文件夹中的图片文件 """ def __init__(self): self.path = 'D:\MyData\zhaohz4\Desktop\MIdea_logo\data 阅读全文
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```python # -*- coding:utf-8 -*- #@Time : 2020-5-22 10:52 #@Author: Henry.ZHAO #@File : main.py # coding:utf-8 import re import requests from urllib import error from bs4 import BeautifulSoup import o 阅读全文
摘要：
作者用128维的kernel卷积得到特征图F1，可视化后发现其中有很多相似的特征图（并不能说明冗余，比如你去掉这些相似的特征图，可能性能下降），认为kernel的维度过高，为保证提取到相同的特征信息，其中相似的特征图可以用线性变化得到。 因此用64维的kernel去卷积得到64个特征图F2，然后将F 阅读全文
摘要：
1. 图像/特征金字塔：通过输入多尺度的图像获得不同尺度的特征图。 有效但是耗时长 2. 卷积核金字塔：对特征图用不同尺度的卷积核滑窗卷积，得到不同尺度的输出。 通常会与图像/特征金字塔联合使用 3. anchor金字塔：比如Faster RCNN中用多尺度的anchor来回归目标的位置。 更经济。 阅读全文
摘要：
首先阅读论文可大致分为三遍： 第一遍 5-10min（确认是不是值得第二遍） 0. 目的：快速甄别论文质量及相关性 阅读标题，摘要（Carefully read the title, abstract） 阅读段落及其副段落标题，忽略其他（Read the section and sub-sectio 阅读全文
摘要：
整型数 C++ include include using namespace std; int main() { double x = 1234567.89,y = 12.34567; int n = 12; int m = 1234567 cout include using namespace 阅读全文