HGA-STR和Transformer是两种基于Transformer的文字识别方法,它们在处理不规则文本和序列数据方面表现出色。HGA-STR方法通过将2D特征输入到基于attention的1D序列解码器中来解决将文本从二维空间转换为一维空间的问题,而Transformer则使用encoder-decoder结构和self-attention机制来处理输入序列。在实际应用中,这两种方法都可以用...
Scene text recognitionCross-domainTransformerHierarchical featureApplied Intelligence - Scene text recognition is an indispensable part of computer vision, which aims to extract text information from an image. However, effective extraction of texts following......
输入还加入了聚类的轨迹作为引导线,结果可以看到在大曲率的场景表现会更合理一些。输入经过一个使用MoE架构增强的Transformer模型,自回归的方式输出引导线类别,关键点以及轨迹。 ViT编码器。我们采用仅解码的ViT图像编码器,以实现更好的可扩展性和性能,它由堆叠的12层Transformer组成。栅格化的图像被切分成16个小块。我...
name:pred_logits tensor:Float[1, 7, 2] name:pred_curves tensor:Float[1, 7, 8] name:foo_out_1 tensor:Float[1, 7, 2] name:foo_out_2 tensor:Float[1, 7, 8] name:weights tensor:Float[1, 240, 240] --- 项目 VS2022+.net framework 4.8 OpenCvSharp 4.8 Microsoft.ML.OnnxRuntime 1....
【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HGA-STR。总体上,HGA-STR更接近原有的Transformer的结构,使用了和Transformer类似的解码结构。 对于不规则文本,文本分布在二维空间上,将其转换成一维有一定难度,同时基于RNN的编码解码器无法做到并行,本文直接...
mindie_go回复xuejun2:你好,请检查transformer版本 2024-09-05 16:40:04 展开共9条回复 xuejun2 帖子 17 回复 41 2楼回复于2024-09-05 14:38:10 蒋思涵:您好,不好意思我们文档中存在了一些模型能力不统一的问题,问题已经上升到文档管理团队了。确认模型能力后,我会再回复您。 2024-09-09 14:18:33...
Transformer大法好!表现SOTA!性能优于PolyLaneNet等网络,速度可高达420 FPS!代码已开源! End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers作者单位:西安交通大学, 首都师范大学等 代码:https://github.…
论文提出了一种简洁高效的文字识别方法MGP-STR,该方法直接使用Vision Transformer (ViT)进行特征提取,专门为文字识别任务设计了自适应寻址聚合模块A³进行解码,并利用多粒度预测来隐式引入语言信息,不需要搭建额外语言模型。实验结果表明,MGP-STR的识别精度在常见的场景文字识别数据集上取得SOTA性能,且推理效率高。目前...
fileTransformer.js Start lint fixes May 29, 2019 jest-preset.front.js chore(deps): install prettier@2 *just* for jest snapshots (#20072) Apr 11, 2024 jest-preset.unit.js chore(deps): install prettier@2 *just* for jest snapshots (#20072) ...
Transformer 又立功了!又快(420 fps)又好的车道线检测算法 https://mp.weixin.qq.com/s/hjHXWewRYh_6j5cd1J2n_w 原地址:https://github.com/liuruijin17/LSTR