spotting专题
FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network-译文
摘要 偶然场景文本定位被认为是文献分析社区中最难最具挑战性的任务之一。大多数存在的方法将文本检测和识别看作分开的任务。在本文工作中，我们提出了一个统一的端对端训练的快速多方向文本定位网络同时检测和识别，在两个任务中共享计算和视觉信息。特殊的，引入RoIRotate来在检测和识别之间共享卷积特征。受益于卷积共享策略，我们的FOTS几乎没有比基础文本检测网络增加计算量，联合训练方法学习更通用的特征使
Investigating Neural Network based Query-by-Example Keyword Spotting Approach for Personalized Wake-
Investigating Neural Network based Query-by-Example Keyword Spotting Approach for Personalized Wake-up Word Detection in Mandarin Chinese 基于神经网络的示例查询关键词识别方法在普通话个性化唤醒词检测中的研究 Abstract 我们使用示例查询关键字查找（Q
SPTS: Single-Point Text Spotting阅读笔记
目录 SPTS: Single-Point Text SpottingAbstract1. 引言1.1.相关工作 2. 理论2.1.序列构造2.2. 模型训练2.3推理 3 实验3.1 数据集3.2评价方案3.3 实施细节3.4 消融实验3.4.1 对指示点位置的消融研究3.4.2不同表示形式之间的比较 3.5与现有的场景文本基准测试方法的比较3.5.1水平文本数据集3.5.2多方向数据集3
关键词检测任务调研（Keyword Spotting）（2）
目录 Convolutional neural networks for small-footprint keyword spotting Abstract Introduction Keyword Spotting Task CNN Architectures Experimental Details Convolutional neural networks for sm
关键词检测任务调研（Keyword Spotting）（3）
目录 说明： Convolutional Recurrent Neural Networks for Small-Footprint Keyword Spotting Temporal Convolution for Real-time Keyword Spotting on Mobile Devices Introduction Network Architecture Multi
关键词检测任务调研（Keyword Spotting）（4）
目录 说明 Small-Footprint Keyword Spotting with Multi-Scale Temporal Convolution Abstract Introduction Method Experiment Conclusion 笔者发言 说明 本文是一些论文的简要，想了解具体内容可以下载原文进行阅读，若是读者对下面文章进行参考，请进行规范
【笔记】Small-footprint Keyword Spotting Using Deep Neural Networks
SMALL-FOOTPRINT KEYWORD SPOTTING USING DEEP NEURAL NETWORKS Date: 2021.8.17 Author: Xin Pan 摘要 我们的应用需要一个KWS系统，这个系统需要满足这些条件。内存占用小，计算消耗小，高精度。为了满足这些条件，我们提出了一个基于DNN的方法。训练一个直接预测关键词或者关键词字词单元的DNN，后边接
翻译和笔记--FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network
文章目录 笔记1.FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network2.Abstract3.Introduction4.Related Work4.1.Text Detection4.2.Text Recognition4.3.Text Spotting 5.Methodology5.1.Overall Architecture
Mask TextSpotter: An End-to-End TrainableNeural Network for Spotting Text withArbitrary Shapes 中英对翻译
Mask TextSpotter：一种用于识别任意形状文本的端到端可训练神经网络 摘要 最近，基于深度神经网络的模型在场景文本检测和识别领域占据主导地位。在本文中，我们研究了场景文本识别的问题，其目的是在自然图像中同时进行文本检测和识别。我们提出了一个用于场景文本识别的端到端可训练神经网络模型。该模型被命名为Mask TextSpotter，其灵感来源于新近发表的Mask R-CNN。与之
【文献阅读】Small-Footprint Keyword Spotting with Multi-Scale Temporal Convolution
题目：Small-Footprint Keyword Spotting with Multi-Scale Temporal Convolution 时间：2020 会议/期刊：INTERSPEECH 研究机构：CAS Key Laboratory of Wireless-Optical Communications, 中科大 Small-Footprint Keyword Spotting wi
Convolutional Neural Networks for Small-footprint Keyword Spotting论文笔记
本人翻译得不是很好，有问题可以互相交流 CNN被证明优于DNN，因为参数少得多。在这里考虑两种限制，一种是限制乘法次数，另一种是限制参数数量。使用CNN框架时，发现相较DNN，在这些限制的情况下，false reject rate改进了27%至44%。 由于运行在移动设备上，因此必须具有较小的内存占用和较低的计算能力。目前谷歌的KWS系统使用DNN，优于HMM。而且DNN在设备上运行，可以通过
关键词检测任务调研（Keyword Spotting）（1）
目录 背景介绍 参考文献 背景介绍 随着语音智能手机和家庭助理的快速发展，人机对话界面在众多应用中变得越来越流行。这些语音接口的设计要求明确区分日常会话和语音命令。显然，连续执行语音识别并不节能。因此，通常采用一种更简单的方法，使用预定义的关键字作为激活自动语音识别模块的触发器。关键字识别（KWS）是一种持续监听特定关键字以启动语音输入的功能，可用于基于语音的人机界面