RNN/LSTM首先推荐阅读以下2篇文章,里面有详细的公式推导: 零基础入门深度学习(5) - 循环 ...
CTPN文字检测网络,是在 年的论文Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network中提出,其在Fast rcnn的基础上进行改进,提出了一种适合检测文字的神经网络,算是一篇开创性的论文,影响了后面文本检测算法的方向。其对横向文本的检测能力很好,目前也常用于文档,合同和发票等领域的的文本检测。 关于C ...
2020-12-26 10:01 0 493 推荐指数:
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什么是OCR? 其中OCR识别的关键技术在于文字检测和文本识别部分,这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方。 自然场景文字识别(Scene text detection) CTPN 网络结构 细节补充 01. Detecting Text in Fine-scale ...
一、SWT识别: 二、基于智能学习:caffe和crnn 备注:CTPN :Connectionist Text Proposal Network 以上内容来源于:https://blog.csdn.net ...
现有的文本检测方法主要有两大类,一种是基于回归框的检测方法(基于物体检测的方法),如CTPN,EAST,这类方法很难检测任意形状的文本(曲线文本), 一种是基于像素的分割检测器(基于实例分割的方法),这类方法很难将彼此非常接近的文本实例分开。Psenet文本检测方法是基于分割的方法,在2019 ...
EAST是旷视科技在2017年论文East: An Efficient and Accurate Scene Text Detector中提出,能检测任意角度的文字,速度和准确度都很有优势。 East算是一篇很有特色的文章,还是从网络设计,GroundTruth生成,loss函数 ...
这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理、训练标签生成、神经网络搭建、损失函数设计、训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN。CTPN算法理论可以参考这里。 训练数据处理 我们的训练选择天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集,天池 ...
文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别。今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些。 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性。自然场景下的文本检测有如下几个难点 ...
CTPN是CNN+RNN的结合,CNN主要是用于文本框的提取,RNN将中间层的输入结果进行改变,保证文本框的上下文具有联系 网络结构 网络结构说明: 首先使用VGG,将原来图片的大小,缩小为1/16,因此每一个点输出结果是2*10概率和2*10的位置信息 标签制作: 构造16 ...