视觉位置识别全局位置识别模型自我注意操作端到端训练

《深入浅出OCR》第五章：OCR端到端识别

标签： ocr 计算机视觉深度学习

上一章我们介绍到OCR流程包括两阶段算法和端到端算法，本篇为 **【《深入浅出OCR》第五章：端到端识别】，主要对深度学习端到端识别方法进行介绍**，本人将从经典算法结构、代码、论文解读等角度展开，配合作者总结...

目标识别项目实战：基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型(三)

标签： YOLO 深度学习计算机视觉

目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活...

Segment Anything Model自动全局语义分割

标签：软件/插件深度学习目标检测数据集

Segment Anything Model是一种端到端的深度学习模型，它以全局的方式对图像进行语义分割。这意味着它不仅可以识别和分割预定义的类别，还可以对任意形状和类别的对象进行分割。这种能力使得它在许多应用领域中具有...

研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言...

标签：语音识别声学模型语言模型

一、传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式）设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为 X=[x1, x2, …, xN], 其中 xi 是一帧的特征向量, i=1, 2, …,N, N 为特征向量的数目. 该段语音对应的文本序列设为 W=[w1...

视觉位置识别与多模态导航规划

标签：人工智能机器人计算机视觉

机器人在初始状态或者重启时需要确定当前所处的位置，然后根据用户的指令或意图，开展相应移动或抓取操作。通过视觉感知确定机器人所处位置，同时如何根据感知结果确定移动方向是重要的研究方向。本文总结前沿的视觉...

OCR文字识别方法综述

标签： OCR 计算机视觉深度学习

摘要：文字识别可以把海量非结构化数据转换为结构化数据，从而支撑各种创新的人工智能应用，是计算机视觉研究领域的分支之一，其任务是识别出图像中的文字内容，一般输入来自于文本检测得到的文本框截取出的图像...

基于数字图像处理和深度学习的车牌定位，字符分割和字符识别项目源码+说明+论文.zip

标签：机器学习深度学习源码毕业设计算法

【资源说明】 1、该资源包括项目的...搭建和编写了一个完整的工程项目，该项目整合了研究过程中的所有方法的程序实现，可以对数据集进行操作也可实现单张图片的自动识别，充分体现了“端到端”和“数据驱动”的思想。

AI助力智慧农业，基于DETR【DEtection TRansformer】模型开发构建田间作物场景下庄稼作物、杂草检测识别系统

标签：目标跟踪人工智能计算机视觉

与传统的基于区域提议的目标检测方法（如Faster R-CNN）不同，DETR采用了全新的思路，将目标检测问题转化为一个序列到序列的问题，通过Transformer模型实现目标检测和目标分类的联合训练。它通过绘制不同阈值下的...

NLP模型训练技术指南

标签：自然语言处理人工智能语言模型

然而，对于新手来说，如何正确地训练NLP模型并部署到生产环境中仍然是一个难题。本文从基础知识出发，带领大家逐步了解并掌握训练NLP模型的技术细节。NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是...

计算机视觉动作识别——YOWO用于实时时空动作定位与识别的算法解析

标签：计算机视觉 YOWO 动作识别

YOWO能够并行处理来自连续视频帧的时空上下文信息，以便更好地理解和识别动作，同时它也能够从关键帧中提取细节丰富的空间信息，以解决动作定位问题。此外，YOWO采用了一种通道融合和注意力机制，有效地整合了来自...

(ECCV-2022)GaitEdge：超越普通的端到端步态识别，提高实用性

标签：人工智能算法计算机视觉

步态是远距离识别个体的最有前途的生物识别技术之一。尽管以前的大多数方法都专注于...在这项工作中，我们提出了一种名为 GaitEdge 的新型端到端框架，它可以有效地阻止与步态无关的信息并释放端到端的训练潜力。...

ECCV 2022 | 亚马逊提出GLASS：场景文字识别中的全局到局部注意力

标签： \N

CV微信技术交流群转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会论文：https://arxiv.org/abs/2208.03364代码（已开源）：https://github.com/amazon-research/glass-text-spotting本文简要介绍ECCV 2022录用论文“GLASS: Gl...

从计算机视觉（Computer Vision）的角度出发，从传统机器学习的特征工程、分类器设计和优化，到深度学习的...

标签：自然语言处理人工智能语言模型

在现代信息技术的快速发展过程中，图像识别技术越来越重要。早期的人工智能算法主要侧重于特征提取、分类或回归任务。近几年，随着神经网络（Neural Networks）在图像识别领域的不断突破，很多研究人员将目光投向了...

（AAAI-2019）用于行人重识别的水平金字塔匹配

标签：计算机视觉深度学习人工智能

用于行人重识别的水平金字塔匹配论文题目：Horizontal Pyramid Matching for Person Re-Identification paper是贝克曼研究所发表在AAAI2019上的工作论文地址：链接 Abstract 尽管在行人重识别（Re-ID）方面...

从视觉识别任务出发，深入探索视觉语言模型（VLM）基础篇章—VLM学习综述及论文详解：Vision-Language ...

标签：语言模型人工智能自然语言处理

大多数视觉识别研究在深度神经网络（DNN）训练中严重依赖人群标签数据，而且通常为每个单一的视觉识别任务训练一个 DNN，导致视觉识别范式费时费力。为了应对这两个挑战:视觉语言模型（VLMs）最近得到了深入研究，该...

【CV】高被引行人重识别（Person Re-ID）综述论文

标签：计算机视觉行人重识别 Re-ID

论文年份：TPAMI 2021，论文被引：448（2022/05/17）

【EAI 005】EmbodiedGPT：通过具身思维链进行视觉语言预训练的具身智能大模型

标签：机器人具身智能多模态

本文提出了 EmbodiedGPT，它是一种端到端多模态具身人工智能基础模型，赋予具身智能体多模态理解和执行能力。

AGI之MFM：《多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之统一的视觉模型、加持LLMs的大型多模态模型

标签：多模态大模型统一的视觉模型加持LLMs的大型多模态模型

AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之统一的视觉模型、加持LLMs的大型多模态模型目录 4、Unified ...

（AAAI-2019）STA：用于大规模基于视频的行人重识别的时空注意力

标签：音视频人工智能计算机视觉

STA：用于大规模基于视频的行人重识别的时空注意力 paper题目：STA: Spatial-Temporal Attention for Large-Scale Video-Based Person Re-Identification paper是贝克曼研究所发表在AAAI-2019的工作 paper地址...

2021综述：计算机视觉中的注意力机制(续二）：空间注意力

标签：计算机视觉深度学习神经网络

文章目录3.3 Spatial Attention3.3.1 RAM3.3.2 Glimpse Network3.3.3 Hard and soft attention3.3.4 Attention Gate3.3.5 STN3.3.6 Deformable Convolutional Networks3.3.7 Self-attention and variants3.3.8 ...

实现高效生成式预训练Transformer模型：基于多模态数据融合和多任务学习的方法

标签：自然语言处理人工智能语言模型

因此，提出了用统一的预训练模型来解决这一问题，预训练可以使得模型具有更好的泛化能力、鲁棒性。通过对大量高质量数据进行预训练，模型可以在目标任务上取得更好的性能。目前，预训练模型有两种流派，一种是seq2...

(ICCV-2021)TransReID：基于transformer的目标重识别

标签： transformer 深度学习人工智能

尽管基于卷积神经网络（CNN）的方法已经取得了巨大的成功，但它们一次只能处理一个局部邻域，并受到卷积和下采样操作（如池化和分层卷积）造成的细节信息损失的影响。为了克服这些限制，我们提出了一个纯粹的基于...

论文导读：万卡集群训练大模型（by字节跳动）

标签：人工智能深度学习

字节跳动提出了万卡集群大模型训练架构MegaScale，并在12288个GPU上训练一个175B LLM模型时，用MegaScale实现了55.2%的MFU，比Megatron-LM提高了1.34倍；提供了万卡集群训练大模型的踩坑经验；证实了强大完备的训练...

行人重识别论文阅读10-DDAG 动态双注意聚合学习策略

标签：计算机视觉跨模态行人重识别

红外行人重识别的动态双注意力聚合学习 Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learning for Visible-Infrared Person Re-Identification 1. 解决的问题：现有的VI-ReID倾向于全局表示，这种表示具有有限的可分辨率性...

【预训练视觉-语言模型文献阅读文献阅读】最新BERT模型——UNITER: UNiversal Image-TExt Representation ...

标签：计算机视觉人工智能深度学习

【预训练视觉语言模型文献阅读】UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning 文章目录【预训练视觉语言模型文献阅读】UNITER: UNiversal Image-TExt Representation LearningAbstract1 Introduction介绍...