end-to-end-for-chinese-plate-recognition車牌識別

阿新 • • 發佈：2018-12-10

end-to-end-for-chinese-plate-recognition車牌識別這個已經在windows下進行測試過準確率不高並且只是針對車牌沒有給整車。

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https://github.com/ibyte2011/end-to-end-for-chinese-plate-recognition https://github.com/szad670401/end-to-end-for-chinese-plate-recognition https

【USE】《An End-to-End System for Automatic Urinary Particle Recognition with CNN》

Urine Sediment Examination（USE） JMOS-2018 目錄目錄 1 Background and Motivation 2 Innovation

《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its...》論文閱讀之CRNN

An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition paper: CRNN 翻譯：CRNN

深度學習論文翻譯解析（二）：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition

論文標題：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 論文作者： Baoguang Shi, Xiang B

論文筆記：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application

1.歷史方法 1）基於字元的DCNN,比如photoOCR.單個字元的檢測與識別。要求單個字元的檢測器效能很強，crop的足夠好。 2）直接對圖片進行分類。9萬個單詞，組合成無數的單詞，無法直接應用 3）RNN,訓練和測試均不需要每個字元的位置。但是需要預處理，從圖片得到特

Direct Shape Regression Networks for End-to-End Face Alignment

端到端人臉對齊的直接形狀迴歸網路1 主要的挑戰在於人臉影象和相關的面部形狀之間的高度非線性關係，這種非線性關係是基於標記的相關性耦合。現有的方法主要依賴於級聯迴歸，存在固有的缺點，例如對初始化的強依賴性和未能利用相關的標記。本文提出了一種**直接形狀迴歸網路（direct shap

《End-to-End Learning of Motion Representation for Video Understanding》論文閱讀

CVPR 2018 | 騰訊AI Lab、MIT等機構提出TVNet：可端到端學習視訊的運動表徵動機儘管端到端的特徵學習已經取得了重要的進展，但是人工設計的光流特徵仍然被廣泛用於各類視訊分析任務中。為了彌補這個不足而提出；以前的方法：

A Hierarchical End-to-End Model for Jointly Improving Text Summarization and Sentiment Classificatio

abstract 文字摘要和情感分類都是要捕獲文字的重要資訊，但是在不同的水平上的。文字摘要是用一些句子表示原始文件，情感分類是給文字貼標籤。提出層次級的端到端模型進行摘要抽取和情感分類的聯合學習，標籤是作為文字摘要抽取的輸出，情感分類依賴於摘要抽取，情感分類放在摘要

MFCNET: END-TO-END APPROACH FOR CHANGE DETECTION IN IMAGES

2. RELATEDWORK 影象中的變化檢測是許多應用中影象處理和理解的基本步驟。已經開發了多種方法來檢測場景變化[14]，並使用它們來支援其他任務。背景減法可以被認為是一種變化檢測。 Brutzer等。 [15]比較了使用合成視訊監控資料集的九種現有方法的

End-to-End Training of Hybrid CNN-CRF Models for Stereo

摘本文模型就是CNN+CRF。CNN提取特徵，這些特徵用在計算CRF的成本上。本文采用dual block descent 演算法來計算圖片近似最小化。雖然用的淺層CNN並且對於CRF的輸出也沒用後

【論文筆記】An End-to-End Model for QA over KBs with Cross-Attention Combining Global Knowledge

一、概要該文章發於ACL 2017，在Knowledge base-based question answering (KB-QA)上，作者針對於前人工作中存在沒有充分考慮候選答案的相關資訊來訓練question representation的問題，提出

論文閱讀《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》

最好 ati 計算最重要的 non-rigid ssi local 模糊 trac 本文出自谷歌與普林斯頓大學研究人員之手並發表於計算機視覺頂會ECCV2018。本文首次提出了應用於主動雙目立體視覺的深度學習解決方案，並引入了一種新的重構誤差，采用自監督的方法來解決缺少g

論文閱讀《End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression》

註意 4.3 匹配算法 argmin hang 立體聲移動數據集聚集端到端學習幾何和背景的深度立體回歸摘要本文提出一種新型的深度學習網絡，用於從一對矯正過的立體圖像回歸得到其對應的視差圖。我們利用問題（對象）的幾何知識，形成一個使

論文翻譯：Generalized end-to-end loss for speaker verification

論文地址：2018_說話人驗證的廣義端到端損失論文程式碼：https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者：凌逆戰摘要

DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Networks

step with 圖片 eight enter sub img layer each 1、Introduction DL解決VO問題：End-to-End VO with RCNN 2、Network structure a.CNN based Feature Ext

Overview：end-to-end深度學習網絡在超分辨領域的應用（待續）

向量不同的這就是 src dimens sep max pos pca 目錄 1. SRCNN Contribution Inspiration Network O. Pre-processing I. Patch extraction and representat

端到端的學習end-to-end learning （理解）

傳統的機器學習的流程是由多個獨立的模組組成，每一個獨立的任務其結果的好壞都會影響到下一個步驟，從而影響到整個訓練的結果，這個是非端到端的而深度學習模型在訓練過程中，從輸入端（輸入資料）到輸出端會得到一個預測結果，與真實結果相比較會得到一個誤差，這個誤差會在模型中的每一層傳遞（反向傳播），每一層

目標檢測中對端對端（End to end）的理解

End to end：指的是輸入原始資料，輸出的是最後結果，應用在特徵學習融入演算法，無需單獨處理。 end-to-end（端對端）的方法，一端輸入我的原始資料，一端輸出我想得到的結果。只關心輸入和輸出，中間的步驟全部都不管。　　端到端指的是輸入是原始資料，輸出是最後的結果，原來輸入端不是

FlowTrack－End-to-end Flow Correlation Tracking with Spatial-temporal Attention(CVPR2018)

動機：大多數DCF方法僅考慮當前幀的特徵，而很少受益於運動和幀間資訊。發生遮擋和形變時，時間資訊缺失導致效能減低。本文提出FlowTrack，利用連續幀中豐富的光流資訊來改善特徵表示和跟蹤精度。具體是將光流估計，特徵提取，聚合和相關濾波器跟蹤制定為網路中的特殊層，從而實現端到端學習。這種在深度

CBHG 模組來自TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS

作者的靈感來源於在文章Fully Character-Level Neural Machine Translation without Explicit Segmentation中的模型。原型如下圖所示： CBHG模組如下圖所示。首次提出在Goggle的一篇文章：TACO

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