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计算机视觉相关论文整理、记录、分享; 包括图像分类、目标检测、视觉跟踪/目标跟踪、人脸识别/人脸验证、OCR/场景文本检测及识别等领域。欢迎加星,欢迎指正错误,同时也期待能够共同参与！！! 持续更新中... ...

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仅使用numpy从头开始实现神经网络,包括反向传播公式推导过程; numpy构建全连接层、卷积层、池化层、Flatten层；以及图像分类案例及精调网络案例等,持续更新中... ...

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crnn实现水平和垂直方向中文文字识别, 提供在3w多个中文字符训练的水平识别和垂直识别的预训练模型; 欢迎关注,试用和反馈问题... ...

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pytorch实现Grad-CAM和Grad-CAM++,可以可视化任意分类网络的Class Activation Map (CAM)图,包括自定义的网络;同时也实现了目标检测faster r-cnn和retinanet两个网络的CAM图;欢迎试用、关注并反馈问题...

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keras复现场景文本检测网络CPTN: 《Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network》；欢迎试用，关注，并反馈问题...

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keras实现faster rcnn，end2end训练、预测; 持续更新中,见todo... ;欢迎试用、关注并反馈问题

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“AIIA”杯-国家电网-电力专业领域词汇挖掘

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论文Low-Shot Learning with Imprinted Weights 的keras 版简要实现;

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keras实现人证比对论文《Large-scale Bisample Learning on ID vs. Spot Face Recognition》的核心思想; 当类别数非常大时(超过百万)，GPU显存可能无法装载权重参数；可以使用支配原型概念，每个step将相关的类别一...

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