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深度学习相关方法没那么好的应用:数据集规模小->解决方法就是使用大量的数据增广
提出 SynSig2Vec:一种新的深度学习笔迹鉴别新方法
签名合成->一种数据增广的方法
排序学习方法
数据不够的两种思路:数据合成、数据增广
脱机手写数据合成新方法
提出了文本行图像增广:使用一种弹性变换方法
研究目的:隐私保护、视觉信息翻译、图片内容编辑
使用强化学习方法提高高IOU情况下的检测效果
OCR+NLP是未来的防线,只是识别出文字没用,还需要对文本内容进行进行解释
端到端的关键信息抽取
场景文字合成、Weakly Supervised Methods、场景文字检索、通用OCR模型
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