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工作整理

工作日常：打开Github开始新的一天

公式识别

• SAM
• RobustScanner: Dynamically Enhancing Positional Clues for Robust Text Recognition
• Translating Math Formula Images to LaTeX Sequences Using Deep Neural Networks with Sequence-level Training
• ConvMath: A Convolutional Sequence Network for Mathematical Expression Recognition
• wzlxjtu/PositionalEncoding2D
• im2markup from Image-to-Markup Generation with Coarse-to-Fine Attention
• LaTeX-OCR pix2tex: Using a ViT to convert images of equations into LaTeX code.
• image-to-latex transformer
• im2latex: Seq2Seq model with Attention - Beam Search for Image to LaTeX, similar to Show, Attend and Tell and Harvard's paper and dataset.
• im2latex: Pytorch implemention of Deep CNN Encoder - LSTM Decoder with Attention for Image to Latex
• math-formula-recognition WAP
• Pytorch-Handwritten-Mathematical-Expression-Recognition WAP
• BTTR: BiTransformer
• CAN
• CoMER
• Master-Ocr
• Master-Table
• SAN
• 文章
  • Seq2Seq for LaTeX generation
  • 基于Seq2Seq的公式识别引擎
• 论文
  • Multi-Scale Attention with Dense Encoder for Handwritten Mathematical Expression Recognition
  • Watch, attend and parse: An end-to-end neural network based approach to handwritten mathematical expression recognition
  • MASTER: Multi-Aspect Non-local Network forScene Text Recognition
  • Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally Trained Transformer
  • Recognizing handwritten mathematical expressions via paired dual loss attentionnetwork and printed mathematical expressions
  • DenseWAP-TD
  • Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally Trained Transformer

注意力机制

• gordicaleksa/pytorch-GAT 图注意力机制
• External-Attention-pytorch
• Image-Local-Attention
• 文章
  • 一文看懂 Attention（本质原理+3大优点+5大类型）
  • 自注意力机制的PyTorch实现
  • PyTorch教程: seq2seq机器翻译及代码实现
  • 序列到序列 (Seq2Seq) 和注意力机制 (Attention Machanism)
  • 用pytorch实现RNN（两种构造RNN的方法；序列到序列的训练）,PyTorch,方式
  • 动画图解Attention机制，让你一看就明白
  • Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention)
  • Attention Craving RNNS: Building Up To Transformer Networks

DataSet

• graviti

• 超神经

• zenodo.org

• 数据合成

  • 最完美的数学公式转图片：纯Python实现，可设置字体、字号、颜色和分辨率

• OCR

  • OCR_ICDAR_label_revise
  • OCR Dataset 大全

• 数据增广

  • OCR数据增广
    • clovaai/synthtiger
    • straug
    • Text-Image-Augmentation-python
  • FMix
  • Mixup

• 常用数据集网站

  • CHROME
    • CHROME
    • CHRAOME竞赛地址
    • Datasets per Topic

目标检测

• Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection 语言模型搭建检测
• DefTruth/lite.ai C+- 检测部署
• PeizeSun/OneNet
• Yolov5_DeepSort_Pytorch
• 文本检测
  • Yuliang-Liu/Box_Discretization_Network--BDN
• 表格检测
  • mdv3101/CDeCNet
• ATSS 目标检测采样策略
• WeightedBoxesFusion 目标检测集成方法
• SoftTeacher
• 单阶段
  • YOLOX
  • YOLOV5
  • TOOD
  • nanodet
  • Yolo-FastestV2
  • yolov5-rt-stack
• 部署
  • YOLOv5_NCNN
• 多方向
  • DOTA-DOAI 多方向检测
  • OBBDetection
  • YOLOv5_DOTA_OBB
• 目标跟踪
  • Yolov5_DeepSort_Pytorch

文本检测方法

• 基于概率分布图的任意形状文本实例分割和检测方法（有源码
• [CVPR2022] 端到端的场景文字检测与版面分析统一框架
• [CVPR 2022] 特征采样与分组：基于Transformer的场景文字检测方法
• 滑铁卢大学：使用transformer的任意形状文本检测
• ATSS

检测集成策略

• 目标检测评价指标详解
• Weighted boxes fusion
• 涨点神器！南航提出AFF：注意力特征融合，即插即用！可用于分类、检测和分割等
• 在目标检测被“遗忘”领域进行探索后，百度开源最新力作UMOP：即插即用、无痛涨点
• 竞赛经验｜Kaggle竞赛中使用YoloV5将物体检测的性能翻倍的心路历程
• 涨点神器！SIoU：目标检测的新损失函数，提高准确性和训练速度！
• 目标检测正负样本区分策略和平衡策略总结
• ashi|小目标Trick | Detectron2、MMDetection、YOLOv5都通用的小目标检测解决方案
• EDA: Exploratory Data Analysis
• TTA
• softmax-nms
• OHEM
• SWA
• RoIAlign
• 多尺度训练、推理
• 根据batchsize的大小适当调整bn的类型
• 目标检测比赛提高mAP的方法
• 弯曲文本检测策略

文本加测数据集

1. [hiertext](https://github.com/google-research-datasets/hiertext)
2. icdar
3. ctw
4. total text
5. openimage
6. cocotext

语义分割(暂停)

• Fast-SCNN-pytorch

MarkDown

• MarkDown-常用操作
• 拓展
• Markdown快速入门

trick 大全

• 数据增广
• 梯度正则
• 学习率调整方法
• 权重正则
• 多卡训练
• 注意力机制
• 激活函数
• Center Loss
• SWA
  • PyTorch 1.6 now includes Stochastic Weight Averaging
  • SWALR
• 自集成(swa)/自蒸馏(self-distillation)
• Test Time Augmentation（TTA）
• Ensemble-Pytorch
• MEAL-V2 KL散度以及对抗损失
• 数据平衡
  • 如何处理非平衡数据
  • Pytorch不均衡数据集采样器

冠军解决方案

• ICDAR2021-公式检测

TODO

• 移动到TODO.md

Other

• PeterL1n/RobustVideoMatting 字节跳动的实时视频绿幕

• 虚拟试衣 virtual_try_on_use_deep_learning

• 行人识重 deep-person-reid

• DexiNed 边缘检测

• Screenshot-to-code Image-to-html

• 语音

  • Realtime-Voice-Clone-Chinese
  • espnet 包含语音大部分功能

• LearningToCountEverything

• skelnet 基于Unet的骨架识别

• pytorch-tools

• soho Seeing Out of tHe bOx: End-to-End Pre-training for Vision-Language Representation Learning

• PeterL1n/RobustVideoMatting

• pillow-simd pillow加速

• pytracking

Pytorch

• Pytorch的一些基本操作
• ritchieng/the-incredible-pytorch 教程
• 长尾问题
  • vandit15/Class-balanced-loss-pytorch
• facebookresearch/FixRes trick
• imankgoyal/NonDeepNetworks ParNet
• assafshocher/ResizeRight
• kornia/kornia
• Learning to Resize Images for Computer Vision Tasks
• pytorch/libtorch
• pytorch/examples
• pytorch-optimizer
• victoresque/pytorch-template
• pytorch-metric-learning
• 自定义操作torch.autograd.Function
• pytorch-loss
• BatchNorm 很重要，也很有效
  • Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs
• 模型加速
  • tczhangzhi/pytorch-distributed 分布式demo
  • contiguous_pytorch_params
  • DDP
  • Pytorch amp/apex
    • 多精度训练教程 非官网
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  • Pytorch MP
• 无监督
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• KL散度理解以及使用pytorch计算KL散度
• AutoClip: Adaptive Gradient Clipping
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• MEAL-V2 KL散度以及对抗损失
• 数据平衡
  • 如何处理非平衡数据
  • Pytorch不均衡数据集采样器
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高效工具

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  • VSCode Remote ssh跳板机配置（windows平台

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蒸馏、弱监督、半监督、自学习、无监督、量化(hot)

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• Three mysteries in deep learning: Ensemble, knowledge distillation, and self-distillation

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    • permutations(p[, r])
    • combinations(p, r)
    • combinations_with_replacement(p, r)

• Debug

• Remote Debug:****

        {
          "name": "Python: Dist Current File",
          "type": "python",
          "justMyCode": false,
          "request": "attach",
          "connect": {
              "host": "localhost",
              "port": 5678
          }
      // python -m debugpy --listen 5678 --wait-for-client
      }

部署

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  • make
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  • 编译OpenCV

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  • 查看系统版本 cat /etc/issue
  • 查看cuda安装成功 nvcc -V
  • CUDA环境配置文件

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• SDBI(Simple Dynamic Batching Inference)

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• fastapi

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论文复现

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开源项目

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