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区域特征获取一个长度为3 x 3 x...
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)。
defforward(self, input, target):'''smooth L1 loss:param input:y_preds:param target: y_true:return:'''try:cls = target[0,:,0]regr = target[0,:,1:3]regr_keep = (cls ==1).nonzero()[:,0]regr_true = r...
def forward(self, input, target): y_true = target[0][0] cls_keep = (y_true != -1).nonzero()[:, 0] cls_true = y_true[cls_keep].long() cls_pred = input[0][cls_keep] loss = F.nll_loss(F.log_softmax(cls_pred, dim=-1), cls_true) # original is sparse_softmax_cross...
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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...
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...
最后,CTPN 的 loss 分为三部分:(1)预测每个 anchor 是否包含文本区域的classification loss;(2)文本区域中每个 anchor 的中心y坐标cy与高度h的regression loss;(3)文本区域两侧 anchor 的中心x坐标cx 的regression loss。 2、 TextBoxes TextBoxes 是一个端到端可训练的快速文本检测算法,是改进版的SSD。TextBox...
gitclonehttps://github.com/bay1/card-crnn-ctpn.git python3 -m virtualenv venvsourcevenv/bin/activate# 激活虚拟环境pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package# 安装项目依赖,指定清华源 配置warpctc-pytorch# ...
最后,CTPN 的 loss 分为三部分:(1)预测每个 anchor 是否包含文本区域的classification loss;(2)文本区域中每个 anchor 的中心y坐标cy与高度h的regression loss;(3)文本区域两侧 anchor 的中心x坐标cx 的regression loss。 2、 TextBoxes TextBoxes 是一个端到端可训练的快速文本检测算法,是改进版的SSD。TextBox...