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CVPR 论文解读 : SiamMOT 连体多目标跟踪网络

作者为了探索移动模型如何影响其跟踪能力，引入了两种连体跟踪器(Siamese tracker)的变体，一种是隐式地对移动建模，另一种是显示地对移动建模。...现在，在目标检测与识别算法领域，挑战点仍然有很多，比如：小目标，密集目标，快速移动目标，畸变环境下的目标等等。】 第二部分：Introduction 在多目标跟踪领域，早期做法是基于离线的图化来解决。...连体跟踪器(siamese tracker)对一组帧(frames)进行操作，其目标是通过匹配跟踪在第一帧上的目标物体，以及在第二帧上的搜索区域(search region)。...这里需要注意连体跟踪器(siamese trackers)与连体网络(siamese networks)的区别: 前者学习一个匹配函数(matching function)，后者通常学习两个检测实例之间的关联函数...SiamMOT增加了region-based Siamese tracker(连体跟踪器）用于实例阶段移动的建模。 如图-01所示（SiamMOT示意图）： ?

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破解梵蒂冈秘密档案，这个AI认识中世纪手写拉丁文

拼图分割法：让OCR识别连体字 用OCR来识别文字并不是什么新鲜技术，识别英文等字母文字的时候，OCR技术把有一定间距的符号识别为一个个的字母，再依据其形状判断是哪个字母，然后把字母转录为ASCII码，...由于传统OCR技术是把单词分割成一个个字母来识别的，所以对于这类连体字，OCR无法识别字母。有人想出了一个方案，直接让OCR去识别一个个的单词，但是，如何让OCR掌握成千上万的拉丁文单词呢？...除了请专家辨认单词外，还有更简单的方法帮助OCR识别手写字母，只要找实习生就可以搞定了。 我们知道，无论中文还是英文，连体字中粗的部分是笔画，细的部分是笔尖移动造成的虚线，并不是笔画的一部分。...22个中世纪拉丁文字母都学会之后，这个识别系统就成为了一个能认识手写体中世纪拉丁文的AI。 clear or dear？ 现在的AI版OCR终于能像人类一样识别连体字了。...但是，别忘了总有一些字连人类自己都认不出来。 ? 这张图上写的是“it’s clear to me”还是“it’s dear to me”呢？

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10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解

[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD...BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 作者的github资源： https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper https://github.com...当我们拥有更准确的标注，将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前，我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...下面的代码是构建BiLSTM-CRF模型实现实体识别。...六.基于BiLSTM-CRF的实体识别 人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。

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Python爬虫技术系列-05字符验证码识别

Python爬虫技术系列-05字符验证码识别 1....光学文字识别 1.1 OCR概述 1.2 OCR识别库Tesseract下载安装 1.3 生成验证码图片 1.4 字符验证码识别 1.安装python识别验证码库： 2.验证码识别： 1.5 使用打码平台识别验证码...1.6 滑动验证码识别 1....光学文字识别 1.1 OCR概述 OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件...一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。

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大漠插件最新版7.2248下载

文字识别 领域，目前插件界，识别速度和准确率No.1 7000汉字，全屏识别，只需要几百毫秒，性能强劲！2. 后台 键鼠方面，目前插件界功能最齐全，最强悍的后台键鼠3....支持MASM Call代码嵌入执行【功能特点】文字识别方面1. 所有文字识别接口都支持 后台gdi 后台gdi2 后台dx 后台dx2 后台dx3 以及 前台 normal2....支持RGB HSV 颜色 识别3. 支持RGB HSV差色识别4. 支持多种颜色混合识别(最多10种)5. 支持连体字识别6. 支持背景色识别7. 支持点阵模糊识别(防杂点干扰)8....支持在未知文字的情况下进行词组识别11. 支持在没有 字库 的情况下，进行词组范围识别12. 支持多字库，最多10个字库。方便针对不同的情况制作字库.13.

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11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具： 图像标注：labelme，LabelImg，Labelbox，RectLabel，CVAT...二.数据预处理 假设存在已经采集和标注好的中文数据集，通常采用按字（Char）分隔，如下图所示，古籍为数据集，当然中文威胁情报也类似。 数据集划分为训练集和测试集。...，我们可以通过调用该函数获取识别的实体类别，关键代码如下。...一.ATT&CK数据采集 二.数据预处理 三.基于BiLSTM-CRF的实体识别 1.安装keras-contrib 2.安装Keras 3.中文实体识别 四.基于BiGRU-CRF的实体识别 五.总结...人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。

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苹果推出高精度手写识别系统，可准确识别3万字符集

然而，早期识别算法主要依赖分析笔画的构造。后来，研究人员对研究汉字整体结构的方法产生了兴趣。由于众多汉字具有相似性，汉字识别的难度加大，研究人员通过分类降低错误识别。...除了常见的“最可能字”（top-1）和top-10的准确性外，我们也特意提到了top-4的准确性，因为输入法界面一开始会显示4个可能汉字，而top-4的准确性是用户体验提升的重要指标。 ?...扩展至3万字 我们想为用户提供从印刷体到草书等各种可能的输入字体。为了尽可能多涵盖不同的汉字书写风格，我们从中国几个地区找到了一些书法家的数据。让我们惊讶的是，大多数用户表示没有见过这些罕见的汉字。...下图显示了样例中“花”字在楷书、草书和“随便画几笔”风格下的样本。 ? 事实上，在日常生活中，用户输入经常是“随便画几笔”，出现一种非常不相似的曲线变化。有时也会让系统混淆成其他字符。...综上所述，我们在嵌入式设备上构建了覆盖3万个字符的高精度手写识别系统。只要有足够数量和质量的训练数据，识别准确度就不会大幅降低。未来，我们能精确识别的汉字字符还会更多。 如果还想了解具体的技术细节。

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NLP之NER：商品标题属性识别探索与实践

主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...呫顿'变成'[UNK]顿' 因为“呫”是生僻字，使用 convert_ids_to_tokens 是没法知道原始文字是啥的，有人可能会说，预测出 index 之后，直接去标题里拿字不就行了...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰喇叭袖连体裤2018年夏季 predict label：上市时间:2018年夏季 把2018年夏季从标题里删除，进行第三次预测 input title：吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰喇叭袖连体裤...吊带潮流气质收腰高腰喇叭袖连体裤 predict label：腰型:高腰 把高腰从标题里删除，进行第六次预测 input title：吊带潮流气质收腰喇叭袖连体裤 predict label：预测为空

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ICPR 图像识别与检测挑战赛冠军方案出炉，基于偏旁部首来识别 Duang 字

这次识别存在一些繁体字，而关于繁体字的训练样本比较少，会导致识别比较困难。...例如「聚」、「黔」、「坊」这三个字，将这些字的字符串识别出来之后，在字典里就能索引出结构类别，进而进行汉字识别。 ? 这一方法可以带来两个好处： 1....虽然这个字很简单，但是因为训练集中没有，普通的模型没办法识别，很有可能将其识别成「成」、「龙」或其他字。对 RAN 模型来说，可以在 OOV 场景下将其识别出来。...例如把 duang 字作为输入，会解出成和龙，同时会出现一个表示成和龙上下结构的序列。 ? 在识别繁体字时也是同理。 如下图所示，由于图像都是基于真实场景，所以出现了「薬」和「購」这样的繁体字。...另外，从单字识别到文本行识别，对于模型来说，这两者的隔阂不是特别大，在这里用来提取偏旁部首的注意力机制还可以区分字和字之间的间隔，实际上只需要在每个字的偏旁部首中间加上标志符。

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NER | 商品标题属性识别探索与实践

主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...呫顿'变成'[UNK]顿' 因为“呫”是生僻字，使用 convert_ids_to_tokens 是没法知道原始文字是啥的，有人可能会说，预测出 index 之后，直接去标题里拿字不就行了...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰喇叭袖连体裤2018年夏季 predict label：上市时间:2018年夏季 把2018年夏季从标题里删除，进行第三次预测 input title：吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰喇叭袖连体裤...吊带潮流气质收腰高腰喇叭袖连体裤 predict label：腰型:高腰 把高腰从标题里删除，进行第六次预测 input title：吊带潮流气质收腰喇叭袖连体裤 predict label：预测为空

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现代汉语常用3500字=常见字2500字+次常见字1000字

使用requests库爬取https://www.zdic.net/zd/zb/cc1/ 常用字2500字 const char* hanzi[]={ "一","乙","二","十","丁","厂",...次","衣","产","决","充","妄","闭","问","闯","羊","并","关","米","灯","州","汗","污","江","池","汤","忙","兴","宇","守","宅","字"..."翻","鹰","警","攀","蹲","颤","瓣","爆","疆","壤","耀","躁","嚼","嚷","籍","魔","灌","蠢","霸","露","囊","罐" }; 次常用汉字1000字...//次常用汉字1000个字 const char* hanzi[]={ "匕","刁","丐","歹","戈","夭","仑","讥","冗","邓","艾","夯","凸","卢","叭","叽","...//现代汉语常用3500字 const char* hanzi[]={ "一","乙","二","十","丁","厂","七","卜","八","人","入","儿","九","几","了","乃",

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