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。
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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...
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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。
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。
输出层:采用CTC(Connectionist Temporal Classification)进行序列标注,输出每个位置属于文字的概率。CRAFT算法流程如下: 输入一张待检测的图像,经过卷积层提取特征。 将特征序列输入到LSTM网络中进行编码,输出固定长度的向量表示。 将向量转换为可变长度的序列,模拟文本行位置信息。 将位置信息与文字识别结果合并,通过C相关...