摘要：本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。 本文分享自华为云社区《论文解读系列三十：无参数的注意力模块SimAm论文解读》，作者：谷雨润一麦。 摘要 本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。相比于现有的通道注意力和空间注意力机制，本文直接 ...

摘要：文档版式分析任务中，文档的视觉信息、文本信息、各版式部件间的关系信息都对分析过程具有很重要的作用。本文提出一种融合视觉、文本、关系多模态信息的版式分析架构VSR。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十八：融合视觉、语义、关系多模态信息的文档版面分析架构VSR》，作者： 小菜鸟chg ...

原：http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6476332.html 综述 如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一是给这个算法以更多的数据。机器学习界甚至有个说法：“有时候胜出者并非有最好的算法，而是有更多的数据 ...

自动编码器是一种有三层的神经网络：输入层、隐藏层（编码层）和解码层。该网络的目的是重构其输入，使其隐藏层学习到该输入的良好表征。 自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法，其应用了反向传播，可将目标值设置成与输入值相等。自动编码器的训练目标是将输入复制到输出。在内部，它有一个描述用于 ...

摘要：一个端到端的文档结构分析方案（DocParser），对文档（扫描版、图片版等）进行结构提取，包括实体识别（这里实体指所有需要检测的元素，包括文本、行、列、单元格等）和关系分类。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十五：文档结构分析》，原文作者：一笑倾城。 1 文章摘要 提出 ...

摘要：在此解决方案中把表格识别分成了四个部分：表格结构序列识别、文字检测、文字识别、单元格和文字框对齐。其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的，文字检测模型用到的是PSENet，文字识别用到的是Master模型。 本文分享自华为云社区《论文解读二十八：表格识别模型 ...

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读（上） 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息，同时之前大量的研究已经解决了许多问题。所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning，许多顶 ...

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读（下） 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务，比如patch相对位置预测、旋转预测、灰度图片上色、视频帧排序等等。CVPR19和ICCV19上，Google Brain的几个研究员发表了两篇论文 ...