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何平; 张恒; 刘成林;
安徽大学计算机科学与技术学院;
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室;
中国科学院大学人工智能学院;
场景文本擦除; 文本分割; 注意力机制; 多尺度特征; 端到端方法;
机译:基于多尺度连接主义文本提案网络的自然场景文本检测
机译:场景文本通过级联文本冲程检测和擦除删除
机译:基于对抗的基于学习的注意力场景文本识别器
机译:用于场景文本检测的多级别融合网络,文本注意力机制
机译:场景理解的神经模型:场景搜索,学习和识别中多尺度基于空间和基于特征的注意力。
机译:在真实场景中视觉注意力对文本的吸引力
机译:基于剩余块的自然场景中的注意力机制基于实时凝视跟踪
机译:基于场景文本的图像检索系统。
机译:基于多元注意机制的多向场景文本识别方法与系统
机译:为语音到文本转换提供匿名和安全机制的新颖创新方法。本发明提供了一种通用且可扩展的隐私层,其利用了现有的基于云的自动语音识别(ASR)服务,并且可以适应新兴的语音到文本技术,例如自然语言处理(NLP),语音机器人和其他基于语音的人工语言。智能接口。本发明还允许在不牺牲法律,医学,金融和其他隐私敏感领域的情况下应用最新和最好的语音技术。
机译:基于文本的杂乱视频场景中的动作对象识别
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