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EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector 自然场景下的文字识别算法 预训练文件 part1

迭代（重）加权最小二乘 论文 Describes a powerful optimization algorithm which iteratively solves a weighted least squares approximation problem in order to solve an L_p approximation problem

审计系统中，east系统算是国有大的银行的标准，很多小公司做审计系统可能都要参考这个文档，如果绝对侵权了，通知我

IRLS （迭代重加权最小二乘）优化算法理解 最近在阅读去模糊算法中，在估计模糊核过程中经常提到IRLS算法，决定好好理解一下！ 以下理解来自论文《Iterative Reweighted Least Squares》 对于线性方程组的最优近似解问题： 写成矩阵形式， Ax=b，A∈RM×N{\bf Ax=b，A\in }\mathbb R^{M\times N}Ax=b，A∈RM×N 等价于最小化误差向量e=Ax−b\bf e=Ax-be=Ax−b的范数。 最小平方误差近似 使用二范数作为误差度量：∥e∥22=∑iei2=eTe{\bf \Vert e\Vert_2^2}=\sum_i e

OpenCV图像文本识别之序列化的EAST模型frozen_east_text_detection.pb（ps：非本人训练，我只是个搬运工）

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yeast数据集

LMS(Least Mean Square)算法因其结构简单、稳定性好等优点,得到了广泛的应用,但在收敛速度和稳态失调之间存在着固有矛盾,通过对步长因子的调整可以克服这一矛盾。分析研究了已有的变步长LMS算法,在此基础上提出了一种改进的变步长LMS算法。理论分析和计算机仿真表明该算法不但具有较快的收敛速率,并且具有更小的稳态误差。

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