Introduction 物件追蹤包含兩個部分: <font color=#20639B>物件偵測</font> (Object detection)物件偵測在眾多算法百家爭鳴下, 其準確度已經高到一個境界,舉凡 YOLO, SSD, Retinanet, CenterNet, …都是很好的選擇,它的功用就是要抓到 image 內的 bounding box 以及物件classification <font color=#20639B>追蹤器</font> (tracker) 追蹤器要做的事呢基本上就是==判斷前後 frame 抓到的 object 是否屬於同一個==,若是則 assign 相同 ID,若否則 assign 新的 ID。如下圖,frame t 檢測到的 3 個 objects (黃、藍、紅),frame t+1 檢測到 4 個(灰色框),而要如何把前後 frame 的框關連起來就是物件追蹤要做的事 追蹤器 (tracker)
5/2/2024PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS 剪枝 - Filter & feature maps 數學符號與圖例說明 $n_{i}$ : 第 i 層 input channel 數 $F_{i,j}$ : 第 i 層的第 j 個 filter $X_{i}$ : 第 i 層的 feature maps 模型運算量計算 :question: 如果剪掉其中一個 filter $F_{i,j}$,會減少多少運算量呢? 圖示如下:
3/26/2024Introduction 本篇論文主要針對中文手寫生成做優化 主要的概念在中文字並不是每個字都會用一樣的寫法 例如 所以本篇論文解離兩種style並用contrastive learning的方式來train它 writer-wise styles characterwise styles
5/26/2023專案上線 關係人資料庫功能開發,提供固定獲取圖片,並將其轉為結構化資料的 Data pipeline 架構設計,提供一個開放兼容的格式 GPOCR 上線 產品化,產品端流程設計,提供使用者直覺方便的功能 算法開發,圖片處理/識別處理,提供多種 OCR 相關功能,滿足顧客多種需求 功能開發,提供穩定的服務
2/14/2023or
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