● 1 主流深度学习OCR文字识别方法对比（重点试）： 文章地址：https://blog.csdn.net/lovebyz/article/d...
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CNN系列：VGG：网络在图像识别的应用（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）译者按：VGG是 ALEXNet 后又以改进的一个网络，大家要注意这个网络结构和网络区别 作者：Karen Simonyan,Andrew Zi...
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CNN系列：Inception-v3：重新思考计算机视觉的初始架构（Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision）原论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567· 译者按： Inception 网络是 CNN 分类器发展史上一个...
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NLP系列：Word2Vec原始论文：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space译者按： 2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百...
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OCR系列：CRNN—基于图像序列识别的端到端可训练神经网络及其在场景文本识别中的应用译者按： 作为 OCR的 经典模型之一，CRNN在自然场景的文本识别方面应用很广，各种变体层出不穷。CRNN主要应用在文字识别的本身，属于OCR...
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OCR系列：CTPN 利用连接文本提案网络来检测自然图像中的文本【Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal...译者按： 用于OCR领域的经典网络，CTPN是目前流传最广、影响最大的开源文本检测模型，可以检测水平或微斜的文本行。文本行可以被看成一个字符se...
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OCR系列 ：fast-RCNN：利用区域提案网络实现实时目标检测摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法来假设目标的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间...
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基于图像序列识别的端到端可训练神经网络及其在场景文本识别中的应用（An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence ...译者按： 场景文字检测这一问题在15~20年前就出现了相关的研究工作，它与传统的文本文字检测的重要区别是需要将照片或视频中的文字识别出来。 其主...
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EM最大期望算法(Expectation Maximization)译者按：本文来自于吴恩达的斯坦福经典课程CS229 的课程笔记，也是国内大部分EM算法文章的参考源，本文详细介绍了EM的推导过程，要深入了解EM...
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CNN系列：AlexNet： 用深度卷积神经网络实现（ImageNet的分类（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Net...译者按： 祖师爷Hinton 带领的小组经典之作，深度学习开山祖师 Hinton率领的谷歌团队多次夺冠 ，主力成员为 hinton 在多伦多大学...
专题公告
要弄懂深度学习和AI ，Geoff Hinton Yoshua Bengio Yann LeCun 等大神的经典论文不可不读，可是这些论文大都艰难晦涩，充满了公式和专业英文术语。很多读者望而却步，失去了进一步深造的兴趣。为造福E文和基础不好的大多数和我一样的人，现将一系列经典论文中文翻译献出，希望有更多人能够了解和深造，这个系列不定期会推出。限于本人水平，希望广大高人能够批评指正
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