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gydtep · 发表于 2022-10-6 13:57:42

针对局部特征的提取，我们主要的思路是将牌匾垂直切分成几个部分，分别关注每个部分的局部特征[7]，并对局部特征进行对齐后优化。对齐操作如下图9所示，首先将特征图进行垂直池化

gydtep · 发表于 2022-10-6 17:06:41

得到分块的局部特征图，再计算两张图局部特征之间的相似度矩阵，然后根据公式1找到最短距离将两张图像进行对齐，其中，i，j分别表示两张图中的第i块特征和第j块特征，dij表示两张图中第i块和第j块特征的欧式距离。

gydtep · 发表于 2022-10-6 18:29:09

并且监督信号仅为两张图是否相似，导致文本特征并没有被很好的学习到。因此，我们利用已有的文本OCR识别结果，并引入BERT对OCR结果进行编码得到文本特征

gydtep · 发表于 2022-10-6 20:58:10

为了减少单帧内识别结果不准的影响，我们利用了一趟资料内同一牌匾的多帧OCR结果，并且将所得到的OCR结果进行拼接，使用BERT对OCR结果特征编码时，对来自不同帧的OCR结果之间插入符号做区分。

gydtep · 发表于 2022-10-7 07:55:22

图(a)、(b)、(c)展示的是优化前的Bad case（左图为query图像，右图为Rank1检索结果），从Bad case中我们不难发现，牌匾检索对细粒度特征提取要求非常高，因为这些case普遍特点是具备整体相似性，但是局部特征有区别。

gydtep · 发表于 2022-10-8 17:18:22

此次开源的OpenXuantie系列RISC-V处理器，包括玄铁E902、E906、C906、C910等4款量产处理器IP，以及基于OpenXuantie的多操作系统（AliOS、FreeRTOS、RT-Thread、Linux、Android等）的全栈软件及工具。

gydtep · 发表于 2022-10-8 18:58:31

国际RISC-V基金会CEO Calista Redmond表示，“阿里巴巴通过持续的贡献、领先的技术以及与RISC-V生态圈的深入合作，已成为RISC-V社区真正的领导者。

gydtep · 发表于 2022-10-9 07:55:32

此次开源的OpenXuantie系列RISC-V处理器，包括玄铁E902、E906、C906、C910等4款量产处理器IP，

gydtep · 发表于 2022-10-9 16:05:45

同时，玄铁RISC-V处理器系列开源，将持续提供技术和服务更新，帮助企业从开源走向真正落地，与开发者共同繁荣“云端一体”的AIoT生态。

gydtep · 发表于 2022-10-10 15:01:54

2018年，平头哥团队就从自研C-Sky指令集切换到RISC-V；2019年7月，平头哥发布当时业界最高性能RISC-V处理器玄铁910。此后，先后发布了无剑SOC平台、多款玄铁RISC-V处理器，满足低功耗、高性能计算场景需求。