[翻译]Online Hybrid CTC/Attention Architecture for End-to-end Speech Recognition
# 摘要 混合CTC/注意端到端自动语音识别(ASR)将CTC ASR系统和注意ASR系统组合成一个单一神经网络。尽管混合CTC/注意ASR系统在训练和解码方面同时兼顾了CTC和注意架构的优点,但其注...
# 摘要 混合CTC/注意端到端自动语音识别(ASR)将CTC ASR系统和注意ASR系统组合成一个单一神经网络。尽管混合CTC/注意ASR系统在训练和解码方面同时兼顾了CTC和注意架构的优点,但其注...
引用自 https://blog.csdn.net/sinat_36618660/article/details/100166957 why 在深度学习样本训练的过程中,我们采用one-hot标签去进...
项目地址 https://github.com/HRNet/Higher-HRNet-Human-Pose-Estimation 总结 用高分辨率网络完成Bottom-Up姿态识别。聚合关节点使用Ho...
项目地址 https://ilovepose.github.io/coco/ 总结 因整数导致回归目标有偏,对网络效果有较大影响。 简介 对于单人姿态估计的监督方法有两种,回归关节点坐标、回归关节点热...
Abstract 在本文中,我们对人体姿势估计问题感兴趣,重点是学习可靠的高分辨率表示。大多数现有方法分辨率从高到低再从低到高恢复。相反,我们提出的网络在整个过程中都保持高分辨率表示。 我们将高分辨率...
配合OpenPose、AlphaPose等网络先提取2D骨骼点,再使用RepNet估计3D骨骼点,并进行姿态估计,目前SOTA。 Abstract 本文解决了从单张图像进行3D人体姿势估计的问题。在很...
这是来自上海交通大学的最新一篇(CVPR2019)姿态估计论文,基于AlphaPose的思路进一步提升了在拥挤状态下的人体姿态识别水平,同时提供了拥挤状态下的姿势数据集。 Abstract 多人姿势估...
深度人脸识别的判别特征学习方法 Center Loss 一、介绍 对于人脸识别任务,深度学习特征需要可分离性和有辨别度。因为在训练阶段无法收集到所有可能的测试样本,CNN预测的样本标签不能总是适用。深...
多实例学习中的自适应池为网络视频标注 摘要 网络视频一般为弱标签,即当相关概念出现在视频中时,该视频就被打上没有何时、何地发生说明的标签。这种弱标签给众多网络视频应用带来了巨大困扰。在本文中,我们提出...
使用弱监督补充局部信息的自底向上的细粒度图像分类模型 摘要 给定由图像和相应的类别标签组成的训练集,深度卷积神经网络在挖掘用于图像分类的判别部分方面表现出强大的能力。然而使用图像级标签训练的深度卷积神...