改写下面的内容。基于分割的检测方法是通过深度学习网络获得像素级别的文本区域分割图,然后通过后处理算法得到最终的文本框。这种方法的优点是不需要考虑长文本、曲线文本等问题,分割的结果中已经包含了文本位置、形状、长度等信息。但由于目前一些常用的文本数据集采用的是文本行形式的标注,因此字符之间的背景像素也被标注为了字符,影响了训练的效果,从而导致分割的结果中相邻文本行容易出现粘连。解决文本行粘连的一些常用的方案有:文本中心标注法、自定义像素间关系法以及半监督地扩充字符级别的训练样本。
时间: 2023-03-31 22:04:29 浏览: 60
基于分割的检测方法利用深度学习网络获取像素级别的文本区域分割图,再通过后处理算法得到最终的文本框。该方法不需要考虑长文本、曲线文本等问题,分割结果中已经包含了文本位置、形状、长度等信息。然而,由于一些常用的文本数据集采用文本行形式的标注,字符之间的背景像素也被标注为字符,影响了训练效果,导致分割结果中相邻文本行容易出现粘连。解决文本行粘连的常用方案包括文本中心标注法、自定义像素间关系法以及半监督地扩充字符级别的训练样本。
相关问题
帮我把下面一段话改写的更有逻辑、表述更加清晰,基于检测监测数据平台测试验证主要算法,支持分布式并行计算和计算资源动态配置,检测数据处理效率提高1倍;
### 回答1:
根据您提供的原文,我尝试重新组织和改写这段话,以使其更加有逻辑和清晰表述。以下是改写后的版本:
我们基于检测监测数据平台,进行了主要算法的测试验证。通过支持分布式并行计算和计算资源动态配置,我们成功提高了检测数据处理效率,使其提升了一倍。
### 回答2:
为了验证主要算法,我们建立了一个检测监测数据平台,并对其进行测试。该平台支持分布式并行计算和计算资源动态配置。通过使用该平台处理检测数据,我们成功提高了数据处理效率,使其提速了1倍。这样,我们可以更准确地分析和处理数据,提高平台的性能。
### 回答3:
根据要求改写后:
该平台主要用于测试验证主要算法,并支持分布式并行计算和计算资源动态配置。通过使用该平台,我们可以提高检测数据处理效率,使其提速1倍。
改写 深度学习由Geoffrey Hinton等人于2006年提出,目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的深度人工神经网络,模仿人脑的机制来解释诸如图像,声音和文本等数据。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度卷积网络是深度学习的一个分支,主要面向图像处理等任务。
2006年,Geoffrey Hinton等人提出了深度学习的概念,旨在建立和模拟人脑进行分析学习的深度人工神经网络,以模仿人脑的机制来解释图像、声音、文本等数据。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度卷积网络是深度学习的一个重要分支,主要用于图像处理等任务。
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