GRU(Gated Recurrent Unit)即门控循环单元,是LSTM的变体. GRU保留了LSTM对梯度消失问题的抗力,但内部更简单. LSTM有:输入门,遗忘门,输出门,
最近刚好在做分割,顺手玩玩用GAN做边缘检测. 本意是想在BSDS轮廓分割数据集上做,同时验证针对样本极不平衡的损失函数挑选问题,简单做个小结
记录自己对LSTM结构的理解,以及结合keras在实现LSTM模型时数据的输入数据等的处理。 1.SimpleRNN 对于多层感知机网络而言,是假设每个输入数据具有
主流的OCR识别分为两个部分:先检测出文字区域再识别文字。检测可采用通用的目标检测方法以及针对于文本检测的网络,识别主要是CRNN及其变体。
East是旷视科技2017年发表的论文,针对于场景文本检测。East网络也可以轻易的扩展到其他目标检测任务上。我主要在改进版的East基础上
在cyclegan之前,对于两个域的图像进行转化,比如图像风格转换,它们的训练集图像都是成对的.而cyclegan则解决了训练图像必须成对的
.img-wrap{ border: 1px } img{ float: left; width: 25%; height: 160; } one-shot 半监督视频单目标分割 网络实现 采用keras实现,网络结构如下。 类似于unet,但没有unet那么多的参数。使用de
神经网络的训练是一个复杂的问题,很多时候会遇见即使拿到了别人的代码也训练不出来,无法复现。 以下是37个训练网络的建议英文原文: 1.最基本的措
背景 近年来版权意识的提高,在使用别人图片的时候(尤其是商业领域),需要检测图片是否有别的公司的水印( 主要针对人眼可见的水印,除去数字加密等水
HRNet 是中科大与微软亚洲研究院今年发表的关于人体姿态估计的论文中提出的网络结构。 我不是做姿态估计的,主要是HRNet的结构对于需要跨层特征融合以