- 当前主流的文本识别方法主要可分为两种，一种基于CTC的序列识别方法、另一种是基于注意力机制的序列识别方法，而当前针对文本识别的一些研究也是基于以上方法做改进，如尝试通过引入矫正网络来实现对于曲形文本序列的识别，但是这种基于矫正的改进方法无法处理模糊、部分遮挡等问题，本文尝试通过结合NLP的方法将语义信息引入基于注意力机制的序列识别方法来解决以上问题。 当前主流的文本识别方法主要可分为两种，一种基于CTC的序列识别方法、另一种是基于注意力机制的序列识别方法，而当前针对文本识别的一些研究也是基于以上方法做改进，如尝试通过引入矫正网络来实现对于曲形文本序列的识别，但是这种基于矫正的改进方法无法处理模糊、部分遮挡等问题，本文尝试通过结合NLP的方法将语义信息引入基于注意力机制的序列识别方法来解决以上问题。
- 本来信心满满的做了实战营的作业。结果在发现自己次语文是体育老师教的，仔细说说的这次犯的错吧！毕竟又是一个重做了二遍的傻子的血泪之言作业一：只需要在2.2的基础上进行obs train的文件上传就好，不需要重做了，也别传错了新建个文件夹那就不一样了。同步数据后就是完全一样的步骤，训练时长的增加在我这发现训练0.2h正确率只有54%，训练1h正确率有58%，有稍微的提升。作业二：这是最惨的，我... 本来信心满满的做了实战营的作业。结果在发现自己次语文是体育老师教的，仔细说说的这次犯的错吧！毕竟又是一个重做了二遍的傻子的血泪之言作业一：只需要在2.2的基础上进行obs train的文件上传就好，不需要重做了，也别传错了新建个文件夹那就不一样了。同步数据后就是完全一样的步骤，训练时长的增加在我这发现训练0.2h正确率只有54%，训练1h正确率有58%，有稍微的提升。作业二：这是最惨的，我...
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- KPI异常检测项目需要对设备内多模块、多类型数据，并根据波形以及异常表现进行分析，这样的数据量往往较大，对内存和性能要求较高。同时，在设计优化算法时，需要快速得到训练及测试结果并根据结果来调整算法，因此进一步要求计算内存和性能达到较高的水平。当前，本地安全PC性能难以满足调试要求，难点主要在于，时间序列数据以csv文件格式存储，需要根据时序关系以及五维关键字拆分成以五维关键字为主... KPI异常检测项目需要对设备内多模块、多类型数据，并根据波形以及异常表现进行分析，这样的数据量往往较大，对内存和性能要求较高。同时，在设计优化算法时，需要快速得到训练及测试结果并根据结果来调整算法，因此进一步要求计算内存和性能达到较高的水平。当前，本地安全PC性能难以满足调试要求，难点主要在于，时间序列数据以csv文件格式存储，需要根据时序关系以及五维关键字拆分成以五维关键字为主...
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- 当前针对密集文本检测主要存在两个问题，首先是基于回归的算法得到的文字区域的表征形式都是四边形等形式，无法完美表征复杂形状的文字区域；然后是基于分割的方法无法有效的分隔出贴合较近的文字区域。该文通过将广度优先搜索联通区域的思想引入到基于分割的文字检测方法中，有效的解决了基于分割的方法中贴合较近的区域无法被分割开来的问题。 当前针对密集文本检测主要存在两个问题，首先是基于回归的算法得到的文字区域的表征形式都是四边形等形式，无法完美表征复杂形状的文字区域；然后是基于分割的方法无法有效的分隔出贴合较近的文字区域。该文通过将广度优先搜索联通区域的思想引入到基于分割的文字检测方法中，有效的解决了基于分割的方法中贴合较近的区域无法被分割开来的问题。
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