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文本检测

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FOTSL: 端到端的文本检测与识别方法的原理方法与优势

导言: 基于深度学习的可端到端训练的自然场景检测与识别算法(text spotting)由于其简洁高效且统一的结构,逐渐取代了过去将检测与识别分阶段训练然后拼接在一起的方案,成为自然场景文本检测与识别的主流研究方向之一。

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EasyNLP 玩转文本摘要(新闻标题)生成

本⽂将提供关于PEGASUS的技术解读,以及如何在EasyNLP框架中使⽤与PEGASUS相关的文本摘要(新闻标题)生成模型。

带你认识 2 种基于深度学习的场景文字检索算法

近几年,随着深度学习在计算机视觉各个领域的兴起,出现了一些基于深度学习的场景文本检索算法,能够将场景文本检测和距离度量过程整合到一个深度神经网络中。

3 种基于深度学习的有监督关系抽取方法

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文本检测算法新思路:基于区域重组的文本检测

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vivo 敏感词匹配系统的设计与实践

本文从vivo内容审核的实际场景入手,对比了常用的敏感词匹配算法,介绍了谛听系统几个主要场景下的敏感词匹配实践方案。

4 种基于像素分割的文本检测算法

摘要:文本检测是文本读取识别的第一步,对后续的文本识别有着重大的影响。一般场景下,可以通过对通用目标检测算法进行配置修改,来实现对文本行的检测定位。本文主要介绍基于像素分割的文本检测算法。

带你了解弯曲文本检测算法的两种思路:区域重组和像素分割

​​​​​​​​摘要:文本检测是文本读取识别的第一步,对后续的文本识别有着重大的影响。

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