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    图像处理算法工程师——1必备技能总结——2面试题大全[通俗易懂]

    相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。

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    AIGC席卷智慧办公,金山办公如何架构文档智能识别与理解的通用引擎?

    如今,智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一,金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解?本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中,文档类型图像被广泛使用,比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等,这类图像包含了大量的纯文本信息,还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用

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    [计算机视觉论文速递] 2018-04-23

    Abstract:我们介绍和解决了Zero-Shot 目标检测(ZSD)的问题,它旨在检测训练期间未观察到的物体类别。我们与一组具有挑战性的对象类一起工作,而不是将我们限制在类似和/或细粒度的类别中。之前的zero-shot classification工作。我们遵循一个原则性的方法,首先适应ZSD的视觉语义嵌入。然后我们讨论与选择背景类相关的问题,并激发两种背景感知方法来学习鲁棒检测器。其中一个模型使用固定的背景类,另一个基于迭代的潜在分配。我们还概述了与使用有限数量的训练类别相关的挑战,并提出了基于使用大量类别的辅助数据对语义标签空间进行密集采样的解决方案。我们提出了两种标准检测数据集 - MSCOCO和VisualGenome的新型分割,并讨论了广泛的实证结果,以突出所提出的方法的优点。我们提供有用的insights into the algorithm,并通过提出一些开放问题来鼓励进一步的研究。

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