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叠加态的猫
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2020年8月21日
『论文笔记』Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks
摘要: Seq2Seq attention的改进文章,面向摘要提取任务,改进应用领域不限于摘要提取。
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posted @ 2020-08-21 18:26 叠加态的猫
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2020年8月17日
『论文笔记』Scene Text Detection and Recognition: The Deep Learning Era
摘要: 场景文本识别的总结论文
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posted @ 2020-08-17 00:20 叠加态的猫
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2020年8月5日
『论文笔记』Connectionist Temporal Classification(CTC)
摘要: OCR经典loss原理理解
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posted @ 2020-08-05 23:53 叠加态的猫
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2020年8月2日
『论文笔记』BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
摘要: 不需要解释的NLP论文
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posted @ 2020-08-02 16:37 叠加态的猫
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2020年8月1日
『TensorFlow』TF2的模型保存
摘要: 简单介绍下TF2中的模型保存接口。
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posted @ 2020-08-01 16:59 叠加态的猫
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2020年7月29日
『一图流』Seq2Seq Attention主流程示意
该文被密码保护。
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posted @ 2020-07-29 22:50 叠加态的猫
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2020年7月28日
『一图流』基于CRNN的OCR张量流概览
摘要: CRNN的张量一图流
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posted @ 2020-07-28 22:20 叠加态的猫
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2020年7月26日
『论文笔记』Attention Is All You Need
摘要: 2017年的经典机器翻译工作,是BERT的前身工作。
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posted @ 2020-07-26 09:57 叠加态的猫
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2020年7月19日
『论文笔记』Decoupling Representation and Classifier
摘要: 2020年的SOA长尾分类算法,主要是简单,而且简单也很强,读了很有感觉。
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posted @ 2020-07-19 22:01 叠加态的猫
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2020年7月16日
『TensorFlow』lookup.index_table_from_tensor查找表映射函数
摘要: 原文:分布式 tensorflow 源码解读 3:lookup.index_table_from_tensor 将众多Tensor映射为标量0~n(Tensor数目)的方法,返回对象支持对新的Tensor映射到n~更多数目的功能。实现细节见原文。
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posted @ 2020-07-16 09:53 叠加态的猫
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2020年3月14日
『随记』CUDA安装备注
摘要: 前一段时间为毕设编译tensorflow2.1和tensorRT6,当时为了赶进度,把实验室工作电脑的cuda环境弄乱了,这里抽个空重新整理一下。 tensorflow2.1编译需要cuda10.1版本(2.0则对应10.0,另外2.1确切的说应该是10.1.243版本,但是我错安装为10.1.16
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posted @ 2020-03-14 16:04 叠加态的猫
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2019年12月11日
『Python进阶』多进程多线程快速上手
摘要: 线程池快速上手 自动阻塞主线程等待全部线程完成 多进程处理 https://www.cnblogs.com/hellcat/p/7985694.html 使用子进程调用命令行 明显的,子进程不会同步运行
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posted @ 2019-12-11 15:56 叠加态的猫
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2019年8月5日
『计算机视觉』imgaug图像增强库中部分API简介
摘要: https://github.com/aleju/imgaug 介绍一下官方demo中用到的几个变换,工程README.md已经给出了API简介,个人觉得不好理解,特此单独记录一下: Superpixels:生成随机数量的超像素区域,对原图进行替换,直观效果是原图部分区域变得模糊 各种blur:模糊
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posted @ 2019-08-05 14:34 叠加态的猫
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2019年5月1日
『计算机视觉_转载』深度学习中的数据增强
摘要: 最近被人问到SSD中的数据增强手段,由于我是由《tensorflow实战google深度学习框架》这本书入门的,其在介绍图像数据增强的章节中使用的流程和SSD的预处理过程及其相似,这导致我在学习SSD的时候觉得SSD的预处理很常规,完全没有出乎我预料的地方(哭死),所以特地找一些数据增强的科普性文章转载学习一下,系统的了解不同的深度学习任务中常用的增强手段有哪些。之后翻一下源码记一下具体流程(自己实现的版本将预处理简化了很多,对增强不够重视,应该反思)。
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posted @ 2019-05-01 22:21 叠加态的猫
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2019年4月3日
『高性能模型』卷积网络可视化与理解
摘要: Visualizing and Understanding Convolutional Networks,是 ECCV 2014 的老文,不过有很多东西对加深我们了解卷积网络工作原理有意义,所以特地老文新读
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posted @ 2019-04-03 15:37 叠加态的猫
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