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TextFormer: A Query-based End-to-end Text Spotter with Mixed Supervision
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 704-717
作者:
Yukun Zhai
;
Xiaoqiang Zhang
;
Xiameng Qin
;
Sanyuan Zhao
;
Xingping Dong
;
Jianbing Shen
Adobe PDF(2312Kb)
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浏览/下载:26/8
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提交时间:2024/07/18
End-to-end text spotting
arbitrarily-shaped texts
transformer
mixed supervision
multitask modeling
多尺度视觉语义增强的多模态命名实体识别方法
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1234-1245
作者:
王海荣
;
徐玺
;
王彤
;
陈芳萍
Adobe PDF(2077Kb)
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浏览/下载:49/22
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提交时间:2024/07/02
多模态命名实体识别
多任务学习
多模态融合
Transformer
叠层模型驱动的书法文字识别方法研究
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 5, 页码: 947-957
作者:
麻斯亮
;
许勇
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浏览/下载:61/25
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提交时间:2024/05/30
书法文字识别
模型驱动
节点分离
叠层模型
精度学习
Collective Movement Simulation: Methods and Applications
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 452-480
作者:
Hua Wang
;
Xing-Yu Guo
;
Hao Tao
;
Ming-Liang Xu
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浏览/下载:69/22
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提交时间:2024/05/23
Collective movement simulation, multiple objects, multiple discipline, simulation effect, collective intelligence
Parsing Objects at a Finer Granularity: A Survey
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 431-451
作者:
Yifan Zhao
;
Jia Li
;
Yonghong Tian
Adobe PDF(1743Kb)
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浏览/下载:45/17
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提交时间:2024/05/23
Finer granularity, visual parsing, part segmentation, fine-grained object recognition, part relationship
面向精准价格牌识别的多任务循环神经网络
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 608-614
作者:
牟永强
;
范宝杰
;
孙超
;
严蕤
;
郭怡适
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浏览/下载:64/28
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提交时间:2024/05/20
卷积神经网络
循环神经网络
文本识别
多任务学习
价格牌识别
结合感受野增强和全卷积网络的场景文字检测方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 797-807
作者:
李晓玉
;
宋永红
;
余涛
Adobe PDF(7403Kb)
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浏览/下载:46/18
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提交时间:2024/05/20
感受野增强
Focalloss
GIo Uloss
全卷积网络
基于单字符注意力的全品类鲁棒车牌识别
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 122-134
作者:
穆世义
;
徐树公
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提交时间:2024/05/09
车牌识别
注意力机制
字符分割
字符分类
深度对比学习综述
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 15-39
作者:
张重生
;
陈杰
;
李岐龙
;
邓斌权
;
王杰
;
陈承功
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提交时间:2024/05/09
对比学习
深度学习
特征提取
自监督学习
度量学习
AI for Supporting the Freedom of Drawing
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 63-88
作者:
Xiaohua Sun
;
Juexiao Qin
Adobe PDF(14055Kb)
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提交时间:2024/04/23
Intention understanding, drawing support, drawing, art, human-artificial intelligence (AI) collaboration