深層学習の隆盛は、シーンテキスト検出の急速な進歩に貢献しています。畳み込みネットワークを使用したすべての方法の中で、セグメンテーションベースの方法は、任意の形状と極端なアスペクト比のテキストインス

arxiv_reader のブックマーク 2022/08/23 12:11

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4724223755076146019/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2208.09878v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2208.09878v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2208.09878v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DPTNet: シーン テキスト検出用のデュアルパス トランスフォーマー アーキテクチャ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深層学習の隆盛は、シーンテキスト検出の急速な進歩に貢献しています。畳み込みネットワークを使用したすべての方法の中で、セグメンテーション ベースの方法は、任意の形状と極端なアスペクト比のテキスト インス</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220823#bookmark-4724223755076146019"><span class="datetime-body">2022/08/23 12:11</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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