Using Object Information for Spotting Text
简单理解 直观理解来说，很多时候，自然场景中文本的出现往往与自然场景中的物体有关，比如说，在广告牌上一定有文字。然后有一些物体上往往会更大概率出现为。文本和物体并不是相互独立的。而且这样利用物体的信息还有一点好处，会减少文本检测的误检率。比如说车轮子和英文字符o很像，但是我们可以知道在文字是不可能出现在车底下的，这就杜绝了错误是别的问题。 数据集 数据集是能够训一个好模型的关键。作者自己构
相关文章
- 1. TextDragon: An End-to-End Framework for Arbitrary Shaped Text Spotting阅读笔记
- 2. Accurate Structured-Text Spotting for Arithmetical Exercise Correction 论文翻译
- 3. （IS 19）Feature exploration for almost zero-resource ASR-free keyword spotting using a multilingual b
- 4. deep features for text spotting 在linux，windows上使用
- 5. Getting Browsers Information from JS Object
- 6. [MST] Derive Information from Models Using Views
- 7. RBM-An approach for text summarization using deep learning algorithm
- 8. （KWS-DNN）Small-footprint keyword spotting using deep neural networks
- 9. (IC19)Federated Learning for Keyword Spotting
- 10. Deep Learning for Information Retrieval
- 更多相关文章...
- • Scala for循环 - Scala教程
- • SVG
- SVG 教程 - • RxJava操作符（六）Utility
- • 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. TextDragon: An End-to-End Framework for Arbitrary Shaped Text Spotting阅读笔记
- 2. Accurate Structured-Text Spotting for Arithmetical Exercise Correction 论文翻译
- 3. （IS 19）Feature exploration for almost zero-resource ASR-free keyword spotting using a multilingual b
- 4. deep features for text spotting 在linux，windows上使用
- 5. Getting Browsers Information from JS Object
- 6. [MST] Derive Information from Models Using Views
- 7. RBM-An approach for text summarization using deep learning algorithm
- 8. （KWS-DNN）Small-footprint keyword spotting using deep neural networks
- 9. (IC19)Federated Learning for Keyword Spotting
- 10. Deep Learning for Information Retrieval