east专题
EAST keras版本问题解决
github地址：https://github.com/kurapan/EAST 1.model = model_from_json 报错TypeError: arg 5 (closure) must be None or tuple keras从2.2降到2.1.3成功解决 2. 编译的.so文件 undefined symbol: _Py_ZeroStruct makefile文件使用
论文笔记：EAST: an Efficient and Accuracy Scene Text detection pipeline
EAST: an Efficient and Accuracy Scene Text detection pipeline 直接在整张图像上回归目标和它的几何轮廓，模型是全卷积神经网络，每个像素位置都输出密集的文字预测。排除了生成候选目标，生成文字区域，字母分割(candidate proposal, text region formation, word partition)等中间过程。后续过
EAST installation
code地址：https://github.com/argman/EAST 1、python3下安转opencv 2、安装tensorflow pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.0-cp34-cp34m-linu
EAST结构分析+pytorch源码实现
EAST结构分析+pytorch源码实现 文章目录 EAST结构分析+pytorch源码实现友情提示一. U-Net的前车之鉴1.1 FCN网络结构1.2 U-NET网络1.3 CTPN网络 二. EAST结构分析2.1 结构简述2.2 结构详解 三. EAST细节分析3.1 标签制作3.2 LOSS计算3.3 NMS计算 四. Pytorch源码分析五. 第一次更新内容五. 参考文献
UVa 755 / POJ 1002 / East Central North America 1999 487--3279 (排序)
755 - 487--3279 Time limit: 3.000 seconds http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=98&page=show_problem&problem=696 http://poj.org/problem?id=1002 Busines
2019 East Central North America(2021-07-22 12:00:00 至 2021-07-22 17:00:00 时长: 5小时 已有1026人报名
比赛链接 A-Retribution! 关键词：模拟，排序； 思路： 由于 的规模很小，只有 ，因此只需求出所有裁判到每个仓库的路径长度并排序，根 据题意模拟即可。时间复杂度 。 #include<bits/stdc++.h>#define x first#define y secondusing namespace std;const int N=1001;typedef pair
COSCOI利用其知识产权“Go East”推出智能娱教App
面向儿童的教育类App：Go East! Coloring及Go East! Xylophone 韩国首尔--(美国商业资讯)--韩国动画角色开发与数字内容公司COSCOI宣布，其已发布两款采用其动画领域典型的知识产权“Go East”的智能娱教App。 “Go East! Coloring”和“Go East! Xylophone”这两款面向儿童的教育类App是作为“COSCOI Friends
校内互测第二周(East!XVI~East!XX)总结(被虐启示录
喵。。。。 被虐大发了。。。 Day1 East!XVI 出题人：18357 T1:水二元关系最小割 ——一张图让你理解什么是【出题人我操你妈】 只有16bitwar看出来这个 结果是几乎全场爆炸 T2:水组合数学 最后一个点读入超过了int范围 题目中居然没有任何说明 于是蛋定地被卡掉一个点 T3:水优先队列 不AC简直对不起民众QAQ 于是
牛客2019 East Central North America 部分题解
牛客题目地址 E Just Passing Through 方法：用dp[i][j][k]表示在这个地点（包括自己）经过k个pass所经过的最小高度和。 首先用is_pass[i][j]来记录一个地方是不是pass，注意在判断pass的时候四周不能有-1，自己也不能为-1，训练时因为这个导致一直WA。 然后第一行和最后一行要单独处理，因为只有两个点能到达。 状态方程为:(伪代码) if(
ug pax_PAX East 2020的统一与泛音
ug pax We’re showcasing Unity’s voice and text chat app, Overtone, at PAX East. Experience the power of this reliable, scalable, high-fidelity communication tool in Boston, MA, February 27 to Marc
2012 East Central Regional Contest Gym100642E
爆搜 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define maxn 20 3 #define LL long long 4 #define INF 0x7fffffff 5 using namespace std; 6 int seg[maxn],n,r1,r2; 7 char op[maxn],o[maxn]; 8 LL cal(LL
TensorFlow入门教程(30)车牌识别之整合EAST+DenseNet进行车牌识别(六)
# #作者：韦访 #博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei #微信：1007895847 #添加微信的备注一下是CSDN的 #欢迎大家一起学习 # 1、概述 前面几讲，我们已经分别实现了车牌检测和车牌号文本识别，现在就来将它们整合在一起进行完整的车牌识别。 环境配置： 操作系统：Ubuntu 64位 显卡：GTX 1080ti Python：Python
TensorFlow入门教程(28)车牌识别之使用EAST模型进行车牌检测(四)
# #作者：韦访 #博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei #微信：1007895847 #添加微信的备注一下是CSDN的 #欢迎大家一起学习 # 1、概述 上一讲，我们实现了EAST的代码，但是我们使用的是ICDAR2017数据集，实现的是对自然场景下的文本检测，现在，我们在原来的代码的基础上，来实现针对车牌的检测。 环境配置： 操作系统：Ubuntu 6
TensorFlow入门教程(27)车牌识别之文本检测模型EAST代码实现(三)
# #作者：韦访 #博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei #微信：1007895847 #添加微信的备注一下是CSDN的 #欢迎大家一起学习 # 4、score map 数据增强做好以后，就来求score map和geometry map了，先来看总体的代码，如下， '''求score map，geo map和ignored map'''def map
TensorFlow入门教程(26)车牌识别之文本检测模型EAST代码实现(二)
# #作者：韦访 #博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei #微信：1007895847 #添加微信的备注一下是CSDN的 #欢迎大家一起学习 # 1、概述 上一讲，我们简单是介绍了EAST的论文，有了理论依据以后，接下来我们来一步一步实现代码。为了照顾不做车牌检测的网友，我们先来实现通用的自然场景下的文本检测，再基于此实现车牌检测。 环境配置： 操作系统：
TensorFlow入门教程(25)车牌识别之文本检测模型EAST论文简介(一)
# #作者：韦访 #博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei #微信：1007895847 #添加微信的备注一下是CSDN的 #欢迎大家一起学习 # 1、概述 在OpenCV3入门教程（https://blog.csdn.net/rookie_wei/article/details/83094938）中，我大概讲了怎么使用OpenCV的方法来做车牌检测，这是我在大
【Spark Summit East 2017】Drizzle——Spark的低延迟执行
更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自Shivaram Venkataraman在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Spark的低延迟执行引擎——
计算损失函数C语言,EAST 算法超详细源码解析（四）、损失函数
Date: 2020/05/19 Author: CW 前言： EAST 的损失函数由三部分构成，对应预测输出的三个map——score map、loc map 以及 angle map，即分类损失，位置(点到文本框边界上下左右的距离)损失以及角度损失。 分类损失 对于分类损失，最自然想到的就是交叉熵。在这里，由于在文本框外的点会占多数，即负样本比例较大，因此，可采用类别平衡的交叉熵损失。 类