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[工具]希腊字母读法
Α α：阿尔法 AlphaΒ β：贝塔 BetaΓdu γ：伽玛 GammaΔ δ：德尔zhi塔 DelteΕ ε：艾普西龙 EpsilonΖdao ζ ：捷塔 ZetaΕ η：依塔 EtaΘ θ：西...
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[翻译]Joint CTC/attention decoding for end-to-end speech recognition
Abatract 当前系统严重依赖围绕传统技术发展起来的复杂遗留架构的脚手架。存在的问题有： 目前的HMM+GMM+DNN方法，训练声学模型(语音[/latex]gt;音素)、语言模型(音素[/lat...
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[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...
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[Trick]标签平滑
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...
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[小结]Bottom-Up Higher-Resolution Networks for Multi-Person Pose Estimation
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...
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[小结]Distribution-Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation
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...
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[翻译] Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
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...
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[翻译] RepNet: Weakly Supervised Training of an Adversarial Reprojection Network for 3D Human Pose Estimation
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...
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[翻译] CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark
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...
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[翻译] A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition
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...