● 1 主流深度學習OCR文字識別方法對比（重點試）： 文章地址：https://blog.csdn.net/lovebyz/article/d...
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CNN系列：VGG：網絡在圖像識別的應用（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）譯者按：VGG是 ALEXNet 后又以改進的一個網絡，大家要注意這個網絡結構和網絡區(qū)別 作者：Karen Simonyan,Andrew Zi...
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CNN系列：Inception-v3：重新思考計算機視覺的初始架構（Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision）原論文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567· 譯者按： Inception 網絡是 CNN 分類器發(fā)展史上一個...
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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算的工具——word2vec，引起了工業(yè)界和學術界的關注。首先，word2vec可以在百...
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OCR系列：CRNN—基于圖像序列識別的端到端可訓練神經網絡及其在場景文本識別中的應用譯者按： 作為 OCR的 經典模型之一，CRNN在自然場景的文本識別方面應用很廣，各種變體層出不窮。CRNN主要應用在文字識別的本身，屬于OCR...
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OCR系列：CTPN 利用連接文本提案網絡來檢測自然圖像中的文本【Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal...譯者按： 用于OCR領域的經典網絡，CTPN是目前流傳最廣、影響最大的開源文本檢測模型，可以檢測水平或微斜的文本行。文本行可以被看成一個字符se...
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OCR系列 ：fast-RCNN：利用區(qū)域提案網絡實現(xiàn)實時目標檢測摘要 最先進的目標檢測網絡依靠區(qū)域提出算法來假設目標的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已經減少了這些檢測網絡的運行時間...
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基于圖像序列識別的端到端可訓練神經網絡及其在場景文本識別中的應用（An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence ...譯者按： 場景文字檢測這一問題在15~20年前就出現(xiàn)了相關的研究工作，它與傳統(tǒng)的文本文字檢測的重要區(qū)別是需要將照片或視頻中的文字識別出來。 其主...
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EM最大期望算法(Expectation Maximization)譯者按：本文來自于吳恩達的斯坦福經典課程CS229 的課程筆記，也是國內大部分EM算法文章的參考源，本文詳細介紹了EM的推導過程，要深入了解EM...
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CNN系列：AlexNet： 用深度卷積神經網絡實現(xiàn)（ImageNet的分類（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Net...譯者按： 祖師爺Hinton 帶領的小組經典之作，深度學習開山祖師 Hinton率領的谷歌團隊多次奪冠 ，主力成員為 hinton 在多倫多大學...
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