● 1 主流深度學(xué)習(xí)OCR文字識(shí)別方法對(duì)比（重點(diǎn)試）： 文章地址：https://blog.csdn.net/lovebyz/article/d...
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CNN系列：VGG：網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別的應(yīng)用（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）譯者按：VGG是 ALEXNet 后又以改進(jìn)的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，大家要注意這個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)區(qū)別 作者：Karen Simonyan,Andrew Zi...
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CNN系列：Inception-v3：重新思考計(jì)算機(jī)視覺的初始架構(gòu)（Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision）原論文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567· 譯者按： Inception 網(wǎng)絡(luò)是 CNN 分類器發(fā)展史上一個(gè)...
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NLP系列：Word2Vec原始論文：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space譯者按： 2013年，Google開源了一款用于詞向量計(jì)算的工具——word2vec，引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。首先，word2vec可以在百...
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OCR系列：CRNN—基于圖像序列識(shí)別的端到端可訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在場(chǎng)景文本識(shí)別中的應(yīng)用譯者按： 作為 OCR的 經(jīng)典模型之一，CRNN在自然場(chǎng)景的文本識(shí)別方面應(yīng)用很廣，各種變體層出不窮。CRNN主要應(yīng)用在文字識(shí)別的本身，屬于OCR...
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OCR系列：CTPN 利用連接文本提案網(wǎng)絡(luò)來檢測(cè)自然圖像中的文本【Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal...譯者按： 用于OCR領(lǐng)域的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)，CTPN是目前流傳最廣、影響最大的開源文本檢測(cè)模型，可以檢測(cè)水平或微斜的文本行。文本行可以被看成一個(gè)字符se...
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OCR系列 ：fast-RCNN：利用區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)摘要 最先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)依靠區(qū)域提出算法來假設(shè)目標(biāo)的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已經(jīng)減少了這些檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行時(shí)間...
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基于圖像序列識(shí)別的端到端可訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在場(chǎng)景文本識(shí)別中的應(yīng)用（An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence ...譯者按： 場(chǎng)景文字檢測(cè)這一問題在15~20年前就出現(xiàn)了相關(guān)的研究工作，它與傳統(tǒng)的文本文字檢測(cè)的重要區(qū)別是需要將照片或視頻中的文字識(shí)別出來。 其主...
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EM最大期望算法(Expectation Maximization)譯者按：本文來自于吳恩達(dá)的斯坦福經(jīng)典課程CS229 的課程筆記，也是國內(nèi)大部分EM算法文章的參考源，本文詳細(xì)介紹了EM的推導(dǎo)過程，要深入了解EM...
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CNN系列：AlexNet： 用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)（ImageNet的分類（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Net...譯者按： 祖師爺Hinton 帶領(lǐng)的小組經(jīng)典之作，深度學(xué)習(xí)開山祖師 Hinton率領(lǐng)的谷歌團(tuán)隊(duì)多次奪冠 ，主力成員為 hinton 在多倫多大學(xué)...
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