文字识别网络学习—CRNN+CTC
OCR(Optical Character Recognition)任务主要是识别出图片中的文字，目前深度学习的方法采用两步来解决这个问题，一是文字检测网络定位文字位置，二是文字识别网络识别出文字。 关于OCR的综述参考：http://xiaofengshi.com/2019/01/05 ...
原文：caffe学习记录（九） CRNN+BLSTM+CTC OCR识别，后续加上SSD做检测
https: github.com senlinuc caffe ocr源代码在此，是基于senlnuc的模型进行学习的。 好长时间没更新学习博客了，之前一直在忙着做基网络模型的评测，以及tesseract 和其他Ocr的研究等。 更新一下最近学习的OCR检测，要求是速度要快，准确度要相对较高 整个操作流程： 先用卷积进行特征提取，这里我用的是Densenet的模型，然后用双Lstm进行不定长处理 ...
2018-10-12 17:50 3 3029 推荐指数：
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首先参考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 这是一个傻瓜似的目标检测样例，目前还不清楚图片怎么转换，怎么验证，后续继续跟进 模型测试（1）图片数据集上测试 python examples/ssd/score_ssd ...
常用CTPN、CRNN文本检测识别框架
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