摘要：文本检测是文本读取识别的第一步，对后续的文本识别有着重大的影响。一般场景下，可以通过对通用目标检测算法进行配置修改，来实现对文本行的检测定位。本文主要介绍基于像素分割的文本检测算法。 本文分享自华为云社区《技术综述十四：弯曲文本检测算法(二）》，作者： 我想静静 。 背景介绍 ...

摘要：本篇博文从模型和算法的视角，分别介绍了基于统计方法的情感分析模型和基于深度学习的情感分析模型。 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。目前，文本情感分析研究涵盖了包括自然语言处理 ...

动机 在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison ...

由于能力有限，算法层面的东西自己去创新的很少，很多都是从现有的论文中学习，然后实践的。 本文涉及的很多算法，在网络上也有不少同类型的文章，但是肯定的一点就是，很多都是不配代码的，或者所附带的代码都是象征性的，速度慢，不优雅，不具有实用价值，本文努力解决这些问题 ...

创建虚拟环境 conda create -n MaskRCNN python=3.6 pip 激活命令：conda activate MaskRCNN 退出命令：conda deactivate ...

1.死锁检测 给定一组线程操作锁的流程，判断是否会发生死锁？ 例如:有两个线程和两个资源，线程对锁的操作如下: 其中T表示线程id，L表示锁id，S表示操作(1表示获取锁，0表示释放锁) T L S 1 1 1(线程1获取1号锁) 2 2 2(线程2获取2号锁) 1 2 1(线程 ...

摘要：本文为大家带来线性规划的稀疏矩阵存储和数据预处理。 本文分享自华为云社区《线性规划--稀疏矩阵》，原文作者：Bale10 。 随着AI时代的发展，线性规划问题的规模越来越大是一种必然。面对大规模的线性规划问题，如何存储数据，使得存储空间节省以避免资源的浪费，并且使得数据的查询、修改 ...

摘要：受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如在HGA-STR和 SRN。 当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型 ...