RNN/LSTM首先推薦閱讀以下2篇文章,里面有詳細的公式推導: 零基礎入門深度學習(5) - 循環 ...
CTPN文字檢測網絡,是在 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,影響了后面文本檢測算法的方向。其對橫向文本的檢測能力很好,目前也常用於文檔,合同和發票等領域的的文本檢測。 關於C ...
2020-12-26 10:01 0 493 推薦指數:
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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 ...
現有的文本檢測方法主要有兩大類,一種是基於回歸框的檢測方法(基於物體檢測的方法),如CTPN,EAST,這類方法很難檢測任意形狀的文本(曲線文本), 一種是基於像素的分割檢測器(基於實例分割的方法),這類方法很難將彼此非常接近的文本實例分開。Psenet文本檢測方法是基於分割的方法,在2019 ...
EAST是曠視科技在2017年論文East: An Efficient and Accurate Scene Text Detector中提出,能檢測任意角度的文字,速度和准確度都很有優勢。 East算是一篇很有特色的文章,還是從網絡設計,GroundTruth生成,loss函數 ...
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 ...