CTPN文字檢測網絡,是在2016年的論文Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network中提出,其在Fast-rcnn的基礎上進行改進,提出了一種適合檢測文字的神經網絡,算是一篇開創性的論文 ...
參考: https: zhuanlan.zhihu.com p https: zhuanlan.zhihu.com p https: zhuanlan.zhihu.com p Faster RCNN 非常詳盡 對於理解RNN LSTM首先推薦閱讀以下 篇文章,里面有詳細的公式推導: 零基礎入門深度學習 循環神經網絡 零基礎入門深度學習 長短時記憶網絡 LSTM 簡介 文章基本信息 論文題目:Det ...
2018-09-25 16:14 0 1473 推薦指數:
CTPN文字檢測網絡,是在2016年的論文Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network中提出,其在Fast-rcnn的基礎上進行改進,提出了一種適合檢測文字的神經網絡,算是一篇開創性的論文 ...
什么是OCR? 其中OCR識別的關鍵技術在於文字檢測和文本識別部分,這也是深度學習技術可以充分發揮功效的地方。 自然場景文字識別(Scene text detection) CTPN 網絡結構 細節補充 01. Detecting Text in Fine-scale ...
一、SWT識別: 二、基於智能學習:caffe和crnn 備注:CTPN :Connectionist Text Proposal Network 以上內容來源於:https://blog.csdn.net ...
這幾天一直在用Pytorch來復現文本檢測領域的CTPN論文,本文章將從數據處理、訓練標簽生成、神經網絡搭建、損失函數設計、訓練主過程編寫等這幾個方面來一步一步復現CTPN。CTPN算法理論可以參考這里。 訓練數據處理 我們的訓練選擇天池ICPR2018和MSRA_TD500兩個數據集,天池 ...
文字識別分為兩個具體步驟:文字的檢測和文字的識別,兩者缺一不可,尤其是文字檢測,是識別的前提條件,若文字都找不到,那何談文字識別。今天我們首先來談一下當今流行的文字檢測技術有哪些。 文本檢測不是一件簡單的任務,尤其是復雜場景下的文本檢測,非常具有挑戰性。自然場景下的文本檢測有如下幾個難點 ...
CTPN是CNN+RNN的結合,CNN主要是用於文本框的提取,RNN將中間層的輸入結果進行改變,保證文本框的上下文具有聯系 網絡結構 網絡結構說明: 首先使用VGG,將原來圖片的大小,縮小為1/16,因此每一個點輸出結果是2*10概率和2*10的位置信息 標簽制作: 構造16 ...
源碼地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 該地址提供了 CTPN 的 tf 版本的實現,代碼文檔寫得很詳細,issue 里面也幫助解決了不少問題。 下面簡單記錄在復現訓練的時候遇到的一些問題: 1、首先,必要的環境配置 ...
自然場景文本檢測是圖像處理的核心模塊,也是一直想要接觸的一個方面。 剛好看到國內的曠視今年在CVPR2017的一篇文章:EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector。而且有開放的代碼,學習和測試了下 ...