引入Side-refinement(边界优化)提升文本框边界预测精度。 2.1.1CTPN模型结构 CTPN采用的方法是将文本行分割成一个个小块(长度是固定的),然后去检测这些小块,最后使用一种文本行构造法将所有块连起来,如图1所示。 图1 CTPN 序列特征 CTPN网络结构如图2所示: 图2 CTPN网络结构示意图 整个检测分为5步: 1)准备数据...
原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似,但是加入了LSTM层(CNN学习的是感受野内的空间信息,LSTM学习的是序列特征。对于文本序列检测,显然既需要CNN抽象空间特征,也需要序列特征,毕竟文字是连续的)。假设输入N Images: CTPN的整体结构与流程: 1.首先通过BackBone架构网络VGG16进行特征的提取,其Co...
场景文字检测—CTPN原理与实现762 赞同 · 54 评论文章 本文的重点是如何对已经定位好的文字区域图片进行识别。假设之前已经文字检测算法已经定位图中的“subway”区域(红框),接下来就是文字识别。 图2 文字检测定位文字图像区域 基于RNN文字识别算法主要有两个框架: 图3 基于RNN文字识别2种基本算法框架 CNN+RNN+CT...
引入Side-refinement(边界优化)提升文本框边界预测精度。 2.1.1CTPN模型结构 CTPN采用的方法是将文本行分割成一个个小块(长度是固定的),然后去检测这些小块,最后使用一种文本行构造法将所有块连起来,如图1所示。 图1 CTPN 序列特征 CTPN网络结构如图2所示: 图2 CTPN网络结构示意图 整个检测分为5步: 1)准备数据...
CTPN采用的方法是将文本行分割成一个个小块(长度是固定的),然后去检测这些小块,最后使用一种文本行构造法将所有块连起来,如图1所示。 图1 CTPN 序列特征 CTPN网络结构如图2所示: 图2 CTPN网络结构示意图 整个检测分为5步: 1)准备数据集、并获取锚点anchor; ...
CTPN采用的方法是将文本行分割成一个个小块(长度是固定的),然后去检测这些小块,最后使用一种文本行构造法将所有块连起来,如图1所示。 图1 CTPN 序列特征 CTPN网络结构如图2所示: 图2 CTPN网络结构示意图 整个检测分为5步: 1)准备数据集、并获取锚点anchor; ...
CTPN的创新点主要由以下三点: (1)、将文本行拆分为slice进行检测,这样在检测过程中只需要对文本的高度进行先验性的设置anchor。 (2)、作者认为文本具有时序性,即和阅读习惯一直,从左到右。因此作者加入RNN获取这种语义性。 (3)、后...
CTPN+CRNN结合了文本检测和识别的优点,能够实现更准确的OCR效果。Densenet是一种基于稠密连接卷积神经网络的方法,它通过增加网络的连接性来提高特征传播和信息利用率。在OCR任务中,Densenet可以更有效地提取图像特征,并提高文字识别的准确性。接下来,我们将对这三种方法进行性能比较。在准确度方面,CTPN+CRNN通常具有较...
CTPN+CRNN:CTPN是一种用于文本行检测的卷积神经网络,通过多阶段检测方法,先在图像中定位文本行,再利用CRNN(卷积循环神经网络)对定位的文本行进行识别。CRNN网络结构包括卷积层、循环层和转录层,用于处理序列化的文本数据。 Densenet:Densenet是一种连接深度神经网络的网络结构,通过在深度神经网络的每一层中增加密集连接...
2.1.1CTPN模型结构 CTPN采用的方法是将文本行分割成一个个小块(长度是固定的),然后去检测这些小块,最后使用一种文本行构造法将所有块连起来,如图1所示。 图1 CTPN 序列特征 CTPN网络结构如图2所示: 图2 CTPN网络结构示意图 整个检测分为5步: 1)准备数据集、并获取锚点anchor;...