因此，如果输入的文本使用了训练数据中未包含的字体或者不同的布局，那么识别精度可能会受到影响。...值得注意的是，尽管基于CTC的解码方式在处理定长输入和变长输出的问题上有着显著的优势，但由于其预测每个字符时并未充分利用上下文信息，所以在处理不规则形状的文本（如弯曲文本或者手写文本）时，效果可能会有所下降...在生成每一个字符时，解码器都会使用Attention机制来选择和关注哪些特征向量。...基于Attention的解码方式虽然在处理不规则形状的文本，如弯曲文本或手写文本时效果较好，但是需要注意的是，当处理的文本过长或者过短时，这种方法可能效果会有所降低。...在生成每一个字符时，解码器都会使用自注意力机制来选择和关注哪些特征向量。3.字符组合：最后，解码器将生成的字符序列组合成最终的文本结果。
为了丰富和丰富任意形状的场景文本，我们尝试用VGG合成方法合成了150k个合成数据集（94723个图像包含大部分直线文本，54327个图像包含大部分曲线文本）。...它的扩展版本改进了训练集的注释，按照文本识别序列为每个文本实例添加了一个固定的10点注释。数据集只包含英文文本。...结果表明，该方法能准确地检测和识别任意形状的文本。此外，ABCNe的方法还可以很好地处理直文本，具有近似四边形的紧密边界框和正确的识别结果。...由于该数据集中中文文本的占用非常小，训练时直接将所有中文文本视为“未见”类。实验结果如表6所示，表明在端到端场景文本定位方面，ABCNet可以显著地超越以前最先进的方法。...从图中，可以看到一些长文本行实例包含许多单词，这使得完全匹配单词准确性变得非常困难。也就是说一个字符识别错误将导致整个文本零分。
对于普通的用户，不需要去在意到底哪些是图片，哪些是文字。 而对于运营同学来说，文字部分如果是普通的文本，那么就有可能是可以直接修改的。...所以这一期，我就教大家如何来识别页面上的图片和文字。 如何区分页面上的图片和文字 第一招：能否选中 对于普通的文本来说，即可以方便滴编辑修改的文案来说，拖动鼠标左键是可以选中文本的，如图： ?...另外还有一个特例，就是在 webkit 内核的浏览器里，对包含文本的元素应用样式： -webkit-user-select: none; 就可以禁止用户主动选中，所以不是所有的“活字”都能用鼠标选中。...当然，包含图片的元素也是可以被选中的： ? 不过，你可能注意到了，跟文字的选中还是有些差别的。文字的选中会反转文字颜色，比如本来是灰色文字，选中之后变成了白色。...第二招：鼠标形状 如果是普通文本（不带链接），一般鼠标指针会变成 I 字形状，大家可以随便把鼠标放在网上某一段文本处试试。 如果是带链接的文本或者图片，则鼠标指针会变成一个小手型，就无法区分了。
一、从文本来推断语义布局 1.bounding box 的生成 bounding box (图1中的box)决定了生成图片的全局布局，因为，box定义了图片中有哪种目标以及将这些目标放到哪些位置...测试box generator 图八. e_{t}是由LSTM得到的上面的l_{t} 当采样的类别是L+1时，假设还是上面的one-hot例子，那么当 l_{t}= {0,0,0,1...也就是说，对我们之前生成的每一个B_{t},（就是包含标签和大小位置信息的B_{t} ），生成一张二值mask, mask就是在框内的目标形状。如何做呢？...目标形状的生成应该满足两个条件，首先，每一个mask应该与box的标签和位置一致，并且能够识别为单一的实体。实例约束。其次，每一个目标的形状应该与周围的上下文对齐，全局约束。...那么生成的mask如何判定是否正确呢？使用GAN。 为了满足第一个条件，每一个mask应该与box的标签和位置一致，并且能够识别为单一的实体。
TrOCR 包括一个图像 Transformer 编码器和一个自回归文本 Transformer 解码器，用于执行光学字符识别（OCR）。 论文的摘要如下： 文本识别是文档数字化的一个长期研究问题。...现有的文本识别方法通常基于 CNN 进行图像理解和基于 RNN 进行字符级文本生成。此外，通常需要另一个语言模型作为后处理步骤来提高整体准确性。...实验表明，TrOCR 模型在印刷和手写文本识别任务上优于当前最先进的模型。 TrOCR 架构。摘自原始论文。 请参考VisionEncoderDecoder类如何使用这个模型。...文本生成 语言建模任务指南。 ⚡️ 推理 关于TrOCR 手写字符识别的交互式演示。...=True时返回) — 一个元组列表，每个元组包含每个图像-文本对的torch.FloatTensor输出（每个元组包含嵌入的输出和每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.09550.pdf 该论文提出了用边界点来表示任意形状文本的方法，解决了自然场景图像中任意形状文本的端到端识别问题。如图1所示： ?...利用边界点来表示任意形状文本有以下优势： 边界点能够描述精准的文本形状，消除背景噪声所带来的影响（图1，（c））； 通过边界点，可以将任意形状的文本矫正为水平文本，有利于识别网络（图1，（d））； 由于边界点的表示方法...当为第t时，解码器通过隐藏层状态 ? 和上一步的结果 ? 预测当前步的结果。 本文的方法采用完全端到端的训练方式，网络的损失函数包含四个部分， ? , 其中 ? 为RPN的损失， ?...“ E2E”表示端到端，“ None”表示没有任何词典的识别，“ Full”词典包含测试集中的所有单词。 文中的方法在曲形数据集上取得了优异的性能，大幅领先先前方法。...四、总结及讨论 本文提出了一个以边界点表示任意形状文本的端到端网络，实验证明了此种方法在端到端识别任务上的有效性和优越性。
同时，当达到相同的精度时，fine-tune时间可以大大减少（最多10倍差距）。在CityPersons，VOC Segmentation和ADE中也验证了Object365更好的泛化能力。...第二个是对任意形状的文本实例进行建模。最近，已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测，但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率，这可能在实际应用环境中受到限制。...在本文中，我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器，称为PSENet V2，它配备了低计算成本的分割模块和可学习的后处理方法。...据我们所知，PSENet V2是第一种能够实时检测任意形状文本实例的方法。 ? ?...近些年来，不规则形状场景文字的识别问题吸引了越来越多研究者的目光，其中一个有效且直观的研究方向，就是对文字区域进行识别前的矫正，即在识别之前把不规则的文字进行矫正成正常形状。
我们创建了一个大型数据集，其中包含超过 600 万个图像、分割掩码和文本描述的三元组。...无需边界框：BiomedParse不需要用户指定边界框，而是可以通过文本提示单独进行分割，这使得它能够更好地识别和分割具有不规则和复杂形状的对象。...论文如何解决这个问题？...论文做了哪些实验？...论文做了哪些实验？
为进一步探究真实场景中不同标签形式对检测鲁棒性的影响，本文提出了包含500张图像的测试集Inverse-Text进行验证，其中包含约40%的类反向(inverse-like)文本实例，弥补了现有数据文本类型的缺失...然而，这些模型仅预测检测框，无法满足场景文本检测所需的任意形状输出要求。...在DETR的检测框架中，本文主要从如何更好地构建query与如何更有效地监督模型这两个互补的角度，回答了怎样迈向更好的场景文本检测这一问题。...训练过程中当文本处于各种旋转角度时，无疑给模型优化增加了额外的负担，在推理时，模型也更容易对处于较大旋转角度的文本产生不稳定的预测结果。...当使用全量训练数据时，将训练步数减少至原来的十分之一时，仅使用EPQM获得了9.07%的F值提升，使用EFSA有进一步改善。当减少训练数据量并保持相同训练轮数时，基线方法的检测精度断崖式下降。
当你注视一张猫的照片，无论它被涂成姜黄色，被弄皱，变成黑白色，被污染，被磨损甚至是褪色，你都有可能把它识别出来。当猫藏在枕头后面或正在向工作台上跳跃时，你同样可能会识别出它。...德国的一个研究小组发现了导致这种情况的令人意想不到的原因：当人类关注物体的形状时，深度学习计算机视觉算法通常会关注物体的纹理。...但是，当这些图像以一种稍微不同的方式改变时，它就完全失效了，尽管在人类看来，新的这两种情况看起来几乎一样。 为了解释这个结果，研究人员想到即使是只包含极小的噪声其特征也会变化很大的特征量——纹理。...当他们根据新的图像重新训练每个深度学习模型时，系统开始依赖更大、更全局的模式，并表现出更像人类的对形状的偏好。...受吉尔霍斯发现的启发，他们最近训练了一种图像分类算法，不仅能识别物体本身，还能识别出哪些像素是物体轮廓或形状的一部分。网络自动地在它的常规对象识别任务中变得更好。
Avatar，译为用户头像，或者Userpic，用户可以通过它来辨别自己的身份，识别自己的id。 001.用户头像包含哪些内容？ 一般的用户头像有几种形式，空白状态，姓名缩写，用户的照片或者图像。...为了更好的识别，背景颜色可以多样化； 2....绿色表示在线状态，灰色表示离线 填充形状用于在线状态，空的形状用于离线（替代选择） 005.通知标签 根据视觉优先级，确定要用何种标签来吸引用户的注意力。...007.包含文字的头像 a.侧面文字 当需要添加附加信息时，辅助标题可以与Avatar一起使用。此功能在应用栏、列表、表格等中非常常用。 1. 较大的标题用于表示头像的用户名称 2....d.悬停浮动显示状态 当存在一组堆叠的头像时，显示用户全面可以使用这种方式进行。
此外，一些模糊的字符在观察上下文时更容易区分，例如，对比角色高度更容易识别“il”，而不是单独识别“il”。...水平、定向和弯曲）的文本实例 现有文本检测方法有一个共同的假设： 本实例的形状大体上是线性的；因此采用相对简单的表征方法(轴对齐矩形、旋转矩形四边形)； 处理不规则形状的文本实例时，依然会暴露问题； 对于带有透视变形...在ICDAR 2015挑战4中，当图像以原始比例馈送时，所提出的方法的F -score达到0.7820。...当使用同一网络在多个量表3上进行测试时，EAST的方法的F-score达到0.8072，就绝对值而言，这比最佳方法高出了近0.16（0.8072 vs.0.6477）。...比较使用VGG16网络的结果，当使用四路输出时，该方法的性能也比之前的最佳工作好0.0924，当使用RBOX输出时，该方法的性能也比之前的最佳工作好0.116。同时，这些网络的效率相当高。
因此，当核苷酸序列用于系统发育分析时，第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源，以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。...我将进一步演示如何检测和排除其中核苷酸同源性可能存在问题的比对区域，如何使用公共序列数据库（NCBI 的 GenBank）识别其他同源序列，以及如何使用这些序列来补充现有数据集。...在文本编辑器或命令行上查看该文件，例如使用 less 命令： less 16s.fasta 您将看到每条记录都由一个 ID 和一个序列组成，其中 ID 始终位于以“>”符号开头的单行上，后面是包含序列的行...要从 16S 比对中排除不可靠的比对区域，请使用软件 BMGE。...默认情况下，BMGE 选择熵分数低于 0.5 (-h 0.5) 且间隙比例低于 0.2 (-g 0.2) 的位点，并且仅当这些位点形成至少 5 个具有这些属性的位点 (-b 5) 时。
来看看浏览器以前是如何做的，后来又发生了哪些变化。从中可以发现提速空间。 绘制、合成简史 注意：绘制与合成是不同渲染引擎之间最为不同的地方。...从列表中删除任何不必要的形状（早期剔除） 节省时间的最好办法是什么都不做。 首先，RenderBackend 可以减少显示列表项目。它会识别哪些项目将真正出现在屏幕上。...如果形状的某些部分在盒子内，则该形状将被包括在需要绘制的列表中。否则将被删除。这个过程叫做早期剔除。 ? 最小化中间纹理数量（渲染任务树） 现在有了一个树状结构，其中只包含将要用到的形状。...首先，当 CPU 告诉 GPU 进行绘图调用时，CPU 必须做很多工作。比如，启动 GPU，上传着色器程序和测试硬件 bug 等。并且当 CPU 进行这项工作时，GPU 可能是空闲的。...绘制下一个形状时，遇到同一像素，先检查是否已经有值。如果有值，则跳过。 ? 不过这有一点点问题。当形状是半透明的时候，需要混合两种形状的颜色。为了让它看起来正确，需要从里向外绘制。
我们不去探讨哪些东西适合前后端同构，或者哪种方式才叫同构，以及如何实现同构直出。我们直接跳过了概念之争，跳过流于形式的实现过程。...而这里的既定形状，我认为主要包含两大方面要素： 所需的所有字段总和（多少） 单个字段的取值范围（类型、大小、结构） 所有字段总和是指要完成当前操作，所必备的和可选的字段应该是哪些。...这……再一个例子，后端返回的接口中，当 a 字段为 0 时，b 字段的类型为 string，但当 a 字段为 1 时，b 字段返回的类型为 number。...领域模型是静态的，不变的，它描述了一个领域对象在运行时将拥有哪些属性，当操作领域对象的方法时，将会带来哪些副作用（变化）。我们阅读领域模型，便知道该业务拥有什么，能干什么，不拥有什么，不能干什么。...当这些配置被存储在数据库中时，仅仅是一些描述文本，但当它们被代码解释并运行时，就组建起极为强大的业务能力。自定义，是代码工程的最高境界，它看似是后端问题，实质是前端问题。
很难想象二维或三维以外的任何物体的几何形状，所以我们必须使用我们的想象力。 图3-3显示了我们的例句在对应于“小狗”和“可爱”两个维度的特征空间中的样子。 ? 特征空间中文本文档的图示 ?...即使我们知道在这种情况下的这种生意发生在酒吧，它也会对于其他包含"gobbledygook"这个词的评论来说，这可能是一个错误。 不仅稀有词不可靠，而且还会产生计算开销。...根据字数统计，可以很容易地识别和修剪稀有词。或者，他们的计数可以汇总到一个特殊的垃圾箱中，可以作为附加功能。...如果文本文档很短，那么它可能不包含有用的信息，并且在训练模型时不应使用该信息。 应用此规则时必须谨慎。维基百科转储包含许多不完整的存根，可能安全过滤。...如何将字符串转换为一系列的单词？这涉及解析和标记化的任务，我们将在下面讨论。 解析和分词 当字符串包含的不仅仅是纯文本时，解析是必要的。
场景文本的识别可以用文本检测+文本识别两个过程来做，近年来端到端的场景文本识别（即Text Spotting）越来越引起学术界的重视，而华中科技大学白翔老师组的 Mask TextSpotter v1、...之前的端到端文本识别模型使用包围文本的矩形框作为Proposals,在应对旋转、形状任意和极端纵横比的文本时存在明显的缺陷。...图中（a）内部的Proposals对应的特征包含邻接文本的特征，不能很好的识别文本。...Mask TextSpotter v3 的关键是如何得到包围文本的多边形Proposals（通过分割的思想），和硬加权的hard ROI 特征，作者的实验证明去除干扰的hard ROI 特征可大幅提高识别精度...实验结果 作者在多个数据集上进行了实验，以下为在三个数据集上识别结果可视化： 应对旋转，比v2更好： ? 应对极端纵横比，比v2更好： ? 应对形状任意文本，比v2更好： ?
因此我们希望能判断文本图像的类型，根据不同类别选择不同的识别模型。 3. 如何优化通用识别算法，达到效果和效率的平衡？...采用box回归的方法主要有CTPN、Textbox系列和EAST，这类算法对规则形状文本检测效果较好，但无法准确检测不规则形状文本，对过长文本效果也不太好。...基于分割的算法，如PSENet，这类算法不受文本形状的限制，对各种形状的文本都能取得较好的效果，但是后处理通常比较复杂，耗时较多。...图11 文本识别算法对比 在模型设计上，我们采用了结合上面3种方法的多任务文本识别模型。在训练时，以CTC为主，Attention Decoder和ACE辅助训练。...版面分析 版面分析主要用于分析哪些文本行属于同一段落，合并文本行，哪些区域是表格等 目前有基于深度学习分割的方法和基于规则的方法 基于深度学习的版面分割方法： 数据标注困难 部署：模型大小 + 耗时 泛化性不够
当被问及哈尔、终结者这种机器人会带来怎样的影响时，人工智能（AI）研究者只会付之一笑。...该报告回顾了过去十年里机器翻译和自动语音识别的进展，然后总结说，语言技术研究的成果被夸大了，专家的信誓旦旦并不可靠。...例如，在解析语言（将其分解为语法组件）的时候，软件需要学习人类已经解析完成的大量文本，然后利用学到的东西，对以前没有见过的文本如何解析做出最佳猜测。...所以，当人们可以和机器进行语音交互的时候，有时候还是会继续使用文本交互方式。 不是所有人都会选择语音交互。...当催生这些变化时的是机器时，而且当这些机器看起来越来越像人类的时候，事情也会变得越发艰难。人们对待没有生命的东西已经很拟人化了：你肯定看到过一些人对着电脑大喊大叫。
有兴趣的读者可能希望在初读时跳过本部分，直接进入有关几何约束的部分。 面向对象设计 与人脸检测和识别一样，人脸跟踪在程序上也包含两个部分：数据和算法。...这是因为，当丢下帧时，帧之间的感知运动会增加，并且用于在每个帧中查找人脸的配置的优化算法必须搜索较大的特征点可能配置空间； 当帧之间的位移变得太大时，该过程通常会失败。...判别补丁模型的学习目标是构造一个图像补丁，当该补丁与包含人脸特征的图像区域互相关时，在特征位置产生强烈的响应，而在其他位置产生较弱的响应。...收集和学习面部：保存许多预处理过的面部（对于每个应该识别的人），然后学习如何识别它们的过程。 人脸识别: 该过程将检查哪些被收集人员与相机中的脸部最相似（以下屏幕截图右上角的小矩形）。...例如，很容易找到显示人脸识别准确率超过 95% 的研究论文，但是当您自己测试这些算法时，您可能经常会发现准确率低于 50%。
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