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基于掩码信息熵迁移的场景文本检测知识蒸馏
目录
基于掩码信息熵迁移的场景文本检测知识蒸馏(1)..............3
内容简述................................................3
1.1研究背景与意义.........................................3
1.2文献综述...............................................5
相关技术概述............................................5
2.1信息熵的概念及其在文本处理中的应用.....................6
2.2移植式迁移学习.........................................7
技术方案设计............................................8
3.1需求分析与问题提出.....................................9
3.2技术架构设计..........................................10
3.2.1模型选择............................................11
3.2.2数据预处理..........................................12
3.2.3特征提取与转换......................................13
3.2.4训练流程设计........................................14
实验设计与结果分析.....................................15
4.1实验环境搭建..........................................16
4.2实验数据集介绍........................................18
4.3实验方法与过程........................................18
4.4实验结果分析..........................................19
4.4.1结果展示............................................21
4.4.2分析讨论............................................21
总结与展望.............................................22
5.1主要研究成果..........................................23
5.2展望与未来工作........................................23
基于掩码信息熵迁移的场景文本检测知识蒸馏(2).............24
一、内容概括..............................................25
二、场景文本检测概述......................................25
文本检测的重要性.......................................26
场景文本检测的挑战.....................................26
文本检测的应用领域.....................................27
三、基于掩码信息熵迁移的理论基础..........................28
信息熵概念介绍.........................................29
掩码技术原理...........................................30
信息熵在文本检测中的应用...............................30
迁移学习的原理及作用...................................32
四、场景文本检测知识蒸馏框架..............................33
知识蒸馏概述...........................................34
场景文本检测知识蒸馏模型设计...........................35
知识蒸馏流程..............
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