首先输入一张图片x,经过主干网提取特征xf,与传统分割模型一样,特征xf通过带偏置的1×1卷积映射到语义图,再通过Softmax激活函数得到预测的分割图,然后直接与GT计算交叉熵损失,如公式(1)所示。 由于文本没有统一的纹理,在训练过程中没有可以学习的标准纹理,因此网络需要在推理过程中确定该文本纹理。具体而言,如果低置...
一种基于语义分割的场景任意形状的文本检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于语义分割的场景任意形状的文本检测方法说明:本发明公开一种基于语义分割的场景任意形状的文本检测方法,包括以下步骤S1、构建任意形状的基于语...专利查询请上爱企查
语义分割的字符检测网络中,输出字符图像的文本边界区域标签和文本中心区域标签;将字符图像所对应的文本边界区域与文本中心区域进行二值化融合,得到分割融合后的字符图像;将所述分割融合后的字符图像进行后处理,确定出字符区域,即字符的坐标位置;本发明通过双标签进行监督学习,充分利用了高级语义特征,降低了潜在的语义特征...
本文提出了一种针对场景文本识别(Scene Text Recognition, STR)任务的自监督表示学习新方法——感知笔画-语义上下文(Perceiving Stroke-Semantic Context, PerSec)。针对场景文本图像兼具视觉性和语义性的特点,本方法提出了双重上下文感知器,可以对无标签的文本图像数据同时从低级别笔画和高级别语义上下文空间中进行对比学习。
不同于以往直接生成修改图片的方法,该方法首先通过双向的LSTM对文本进行编码来获取文本的语义特征,接着通过一个现有的语义分割模型获取原图片的语义分割图,然后将该语义分割图和文本编码进行拼接放入resnet网络中去学习文本编码和原语义分割图的联合表示,从而生成出修改图片的语义分割图,最后再将该生成的语义分割图和原...
CLIPER框架利用CLIP模型的跨模态对齐能力,通过多视图模态对齐方法提取细粒度的语义信息,并将这些信息集成到下游推荐模型中。具体来说,CLIPER首先对文本描述进行多视图分割,然后将其作为提示与图像一起输入CLIP模型,获取预训练的视觉和语言表示以及多视图相似性度量嵌入。通过融合层整合不同表示,CLIPER能够形成适用于各种推荐...
一种基于语义分割的场景任意形状的文本检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于语义分割的场景任意形状的文本检测方法说明:本发明公开一种基于语义分割的场景任意形状的文本检测方法,包括以下步骤S1、构建任意形状的基于语...专利查询请上爱企查
本次腾讯优图实验室共有14篇论文被收录,涵盖语义分割、图像着色、人脸安全、弱监督目标定位、场景文本识别等前沿领域。 以下为部分入选论文: 01 视频异常检测双向预测网络中的全面正则化方法 Comprehensive Regularization in a Bi-directional Predictive Network for Video Anomaly Detection ...
不同于以往直接生成修改图片的方法,该方法首先通过双向的LSTM对文本进行编码来获取文本的语义特征,接着通过一个现有的语义分割模型获取原图片的语义分割图,然后将该语义分割图和文本编码进行拼接放入resnet网络中去学习文本编码和原语义分割图的联合表示,从而生成出修改图片的语义分割图,最后再将该生成的语义分割图和原...