文本识别器将墨迹样本划分为段,并将墨迹段转换为文本。 这对于识别手写非常有用。 它还可用于复杂的写作方案,例如识别单个汉字字形,并在用户编写字符时自动完成字符。 文本识别器为每个墨迹识别段返回 Unicode 字符串。 随附字符串是识别器分配给结果的置信度级别,以及结果的映射回到原始墨迹。 此映射显示原始墨迹中的哪个
创建画布应用,并将文本识别器 AI Builder 组件添加到屏幕。 此组件可拍摄照片或加载本地设备中的图像,然后处理它以根据预生成的文本识别模型检测和提取文本。 如果它在图像中检测到文本,则该组件会输出文本并通过在图像中为每个实例显示一个矩形来识别实例。
我们的提出的FastTCM-CR50骨干网络本质上增强了当前的场景文本检测器和识别器,与众多基线方法相比,分别在场景文本检测和识别任务中平均提高了1.6%和1.5%的性能。 此外,FastTCM-CR50在文本检测和识别任务中超越了以前的文本检测和识别骨干TCM-C...
为了解决这个问题,来自字节跳动和华东师大的研究团队提出了自进化文本识别器,E 2 STR(Ego-Evolving Scene Text Recognizer),一个融合了上下文学习能力的常规大小的文本识别器,无需微调即可快速适应不同的文本识别场景。E 2 STR配备了一种上下文训练和上下文推理模式,不仅在常规数据集上达到了SOTA的水平,而且可以使用单...
CVPR 2024 | 字节跳动&华东师大提出E2STR:多模态上下文学习打造超强场景文本识别器 E2STR:一种使用丰富上下文的场景文本序列进行训练的场景文本识别新模型,在多个数据集的各种场景中性能表现SOTA!代码已开源! 点击关注@CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI、AIGC工作~...
这款名为“AI文本分类器”的应用，基于OpenAI的GPT模型进行微调，能够快速判断输入文本是否由AI生成。用户只需输入1000个字符，即可获得文本是否为AI生成的概率分类，包括“非常不可能/不太可能/不清楚/可能是/非常可能是人工智能生成”五种情况。但需注意，OpenAI提醒用户，该工具并非绝对可靠，不宜单独作为识别文本的...
为了解决这个问题,来自字节跳动和华东师大的研究团队提出了自进化文本识别器,ESTR(Ego-Evolving Scene Text Recognizer),一个融合了上下文学习能力的常规大小的文本识别器,无需微调即可快速适应不同的文本识别场景。ESTR配备了一种上下文训练和...
如果文本识别模型也能具备上下文学习能力,面对新的场景,只需少量标注数据作为提示,就能提升在新场景上的性能,那么上面的问题就迎刃而解。然而,场景文本识别是一个资源敏感型任务,将大模型当作文本识别器非常耗费资源,并且通过初步的实验,研究人员发现传统的训练大模型的方法在场景文本识别任务上并不适用。 为了解决这个...
训练文本识别器,你可能需要这些数据集 我们知道,监督式深度学习非常依赖于带标签的数据集,通常数据集越大,训练出的模型效果越好,对于文本检测和识别也是如此,为了训练出好的模型,我们需要大型数据集。然而,为了收集真实世界的带标签的图片数据集非常难,为图片做标注非常耗时,代价昂贵,个人和小型企业无法承担。得益于...