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winnerCR7 2020-04-10

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看了你翻译的YOLOv1和YOLOv2、YOLO9000，翻译得很好啊，问下有YOLOv3的翻译吗

摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评

提出了一种新颖的连接文本提议网络（CTPN），它能够准确定位自然图像中的文本行。CTPN直接在卷积特征映射中的一系列细粒度文本提议中检测文本行。我们开发了一个垂直锚点机制，联合预测每个固定宽度提议的位置和文本/非文本分数，大大提高了定位精度。序列提议通过循环神经网络自然地连接起来，该网络无缝地结合到卷积网络中，从而形成端到端的可训练模型。这使得CTPN可以探索丰富的图像上下文信息，使其能够检测极其模糊的文本。CTPN在多尺度和多语言文本上可靠地工作，而不需要进一步的后处理，脱离了以前的自底向上需要多步后过滤的方法。作者：SnailTyan 链接：https://www.jianshu.com/p/7c55cbd4a68f 來源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

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版权声明：本文为CSDN博主「SnailTyan」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/78815187 文章作者：Tyan 1. 什么是非极大值抑制非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机

感谢：SnailTyan的辛苦整理，我在他的基础上加了一些补充。 SnailTyan的Github地址：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Image Classification AlexNetImageNet Classification with Deep Convolutional Neur...

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