任意角度的场景文本检测 论文思路总结特点：重新添加分支的创新更突出场景文本检测 基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法： r2cn ...
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2020-02-20 11:39:56
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FasterRCNN网络是一种二阶段的目标检测方法，目标检测方法旨在给定的图片中找出目标物体的坐标位置和所属类别。我们在这里来梳理一下训练的大致流程谨供参考，我参考的算法实现为：https://github.com/chenyuntc/simple faster rcnn pytorch 1.特征提 ...
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2020-02-15 18:22:54
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文献名：Comparing Data-Independent Acquisition and Parallel Reaction Monitoring in Their Abilities To Differentiate High-Density Lipoprotein Subclasses（比较 ...
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2020-02-10 22:55:14
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YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法，和Faster RCNN等state of the art方法比起来，主打检测速度快。截止到目前为止（2017年2月初），YOLO已经发布了两个版本，在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2。YOLO V2的代码目前作为... ...
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2020-02-05 10:04:01
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写在前面Block formatting context （块级格式化上下文） 页面文档由块block构成 每个block在页面上占据自己的位置使用新的元素构建BFC overflow：hidden | auto | scroll； 只要不为visible新的空间告诉浏览器，外面的环境影响不到我了 ... ...
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2020-01-29 12:39:35
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常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规数据集训练的分类器，在航空遥感图像上的检测效果并不好，主要原因是航空遥感图像有其特殊性： 1，尺度多样性，航空遥感图像从几百米 ...
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2020-01-16 01:07:27
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在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集 今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理 ...
1.concat（）把元素衔接到数组中。 concat() 方法用于连接两个或多个数组。 该方法不会改变现有的数组，而仅仅会返回被连接数组的一个副本。 2.every() 方法使用指定函数检测数组中的所有元素： 如果数组中检测到有一个元素不满足，则整个表达式返回 false ，且剩余的元素不会再进行 ...
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2019-12-22 10:45:10
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方法覆盖重写注意事项： 1.必须保证方法名相同，返回值也相同 @Override：写在方法前面，用来检测方法的覆盖重写是否有效，这个注解不是必要的，就算不写，方法覆盖重写符合要求也是正确的 2.子类方法的返回值必须【小于等于】父类方法的返回值 3.子类方法的修饰符必须【大于等于】父类方法的修饰符 继 ...
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编程语言 时间：
2019-12-21 11:56:21
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https://www.cnblogs.com/EOEHVT/p/5808095.html 解决Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015的安装问题 1. Visual C++ Redistributable for Visual Studio ...
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2019-12-20 22:36:45
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