シーンテキスト検出のためのより高速なローカリゼーション学習を探る
Explore Faster Localization Learning For Scene Text Detection 一般に、ディープネットワークに基づく高性能のテキスト検出器を取得するには、事前トレーニングと長時間のトレーニング計算が必要です。この論文では、高速収束速度と正確なテキストローカリゼーションを備えた新しいシーンテキスト検出ネットワーク（FANetと呼ばれる）を紹介します。提案されたFANetは、変圧器の特徴学習と正規化されたフーリエ記述子モデリングに基づくエンドツーエンドのテキスト検出器であり、フーリエ記述子提案ネットワークと反復テキストデコードネットワークは、テキスト提案を効率的かつ正確に識別するように設計されています。さらに、ネットワークパフォーマンスを最適化するために、高密度マッチング戦略と適切に設計された損失関数も提案されています。提案されたFANetがより少な
その微細構造から摩擦攪拌溶接銅接合部の溶接効率を予測するためのコンピュータビジョンアルゴリズム
Computer Vision Algorithm for Predicting the Welding Efficiency of Friction Stir Welded Copper Joints from its Microstructures 摩擦攪拌溶接は堅牢な接合プロセスであり、機械的および微細構造の特性を強化するために、この分野で多数のAIベースのアルゴリズムが開発されています。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像データを入力として使用する人工ニューラルネットワークです。人工ニューラルネットワークと同じで、学習全体で決定される重み、ニューロン（アクティブ化された関数）、および目標（損失関数）で構成されます。 CNNは、画像認識、セマンティックセグメンテーション、画像認識、ローカリゼーションなど、さまざまなアプリケーションで利用されています。現在の作業では、300
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