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Conv5层输出N x C x H x W的特征图,由于VGG16的卷积网络中经过4个池化层累计的Stride为16。也就是Conv5层输出的Feature map中一个像素对应原图的16像素。 2.然后在Conv5上做3 x 3的滑动窗口,即每个点都结合周围3 x 3区域特征获...
OCR可建模为时序依赖的文本图像问题,然后使用CTC(Connectionist Temporal Classification, CTC)的损失函数来对CNN和RNN进行端到端的联合训练。 2.5.1、序列合并机制 我们现在要将RNN输出的序列翻译成最终的识别结果,RNN进行时序分类时,不可避免地会出现很多冗余信息,比如一个字母被连续识别两次,这就需要一套去冗余机制。
ctc是一种解码机制,在使用ctpn提取到待检测文本行之后,我们要识别提取到的区域内的文本内容,目前广泛存在两种解码机制。 一种是seq2seq机制,输入的是图像,经过卷积编码之后再使用RNN解码,为了提高识别的准确率,一般会加入attention机制。 另一种就是ctc解码机制,但是对于ctc解码要满足一个前提,那就是输入序列的长度不...
OCR可建模为时序依赖的文本图像问题,然后使用CTC(Connectionist Temporal Classification, CTC)的损失函数来对CNN和RNN进行端到端的联合训练。 2.5.1、序列合并机制 我们现在要将RNN输出的序列翻译成最终的识别结果,RNN进行时序分类时,不可...
利用BLSTM和CTC学习到文本图像中的上下文关系,从而有效提升文本识别准确率,使得模型更加鲁棒。 在训练阶段,CRNN将训练图像统一缩放为160×32(w×h);在测试阶段,针对字符拉伸会导致识别率降低的问题,CRNN保持输入图像尺寸比例,但是图像高度还是必须统一为32个像素,卷积特征图的尺寸动态决定LSTM 的时序长度(时间步长)。
CRNN STAR-Net RARE SRN 1.4 OCR常用评估指标 (1)检测阶段:先按照检测框和标注框的IOU评估,IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框,是采用多边形进行表示。检测准确率:正确的检测框个数在全部检测框的占比,主要是判断检测指标。检测召回率:正确的检测框个数在全部标注框的...
这几天闲的无聊看了一下有关于OCR方面的要点,主要还是详细了解基于CTPN+CRNN进行OCR检测。并且也看了内部代码,在这里想梳理一下论文要点以及代码逻辑。 首先给一下论文地址及代码地址: 1.论文地址:Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network ...
CRNN STAR-Net RARE SRN 1.4 OCR常用评估指标 (1)检测阶段:先按照检测框和标注框的IOU评估,IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框,是采用多边形进行表示。检测准确率:正确的检测框个数在全部检测框的占比,主要是判断检测指标。检测召回率:正确的检测框个数在全部标注框的...
ocr项目代码ctpn crnn ctcloss 目录 1,腾讯云OCR简介 2,准备工作 2.1,点击:申请腾讯云账号 2.2,实名 2.3,购买OCR识别抵扣包 3,客户端集成SDK(以Android为例) 步骤1:导入工程 步骤2: 修改配置信息 步骤3:编译运行 4,服务端对接API(以Java为例-名片识别)...
采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络,将特征提取,序列建模以及转录整合到统一的模型框架中。主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。