4:CTPN+CRNN整合场景文字检测识别结果 没有进行版面分析,所以识别结果没有按顺序输出 其中标点符号训练集较少,错得较多。整体识别率感觉还行,如果加大训练样本至几千万,上亿,模型应该会比较稳定,识别也会比较好 http://blog.csdn.net/u013293750/article/details/73188934...
基于LSTM(长短时记忆)网络结构,通过训练大量带有文字标签的图像数据集,使模型学会从图像中提取文字特征并识别出对应的文字。 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...
CRNN全称为Convolutional Recurrent Neural Network,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。 整个CRNN网络结构包含三部分,从下到上依次为: 1.CNN(卷积层):使用深度CNN,对输入图像提取特征,得到特征图; 2.RNN(循...
编译CTPN可以没有显卡(没有显卡至少需要5G的内存,虚拟机也可以) 编译crnn和sceneReco项目必须要有能支持cuda的NVIDIA显卡 虚拟机中无法识别显卡驱动,所以虚拟机中可以编译运行CTPN,无法编译crnn和sceneReco 首先需要安装Nvidia显卡驱动和cuda,cudnn(我选择的是cuda7.0,cuDNN V3,因为CTPN的README.md有说明,作者是基于...
4:CTPN+CRNN整合场景文字检测识别结果 没有进行版面分析,所以识别结果没有按顺序输出 其中标点符号训练集较少,错得较多。整体识别率感觉还行,如果加大训练样本至几千万,上亿,模型应该会比较稳定,识别也会比较好 http://blog.csdn.net/u013293750/article/details/73188934...
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1(c)所示)。
【OCR技术系列之七】端到端不定长文字识别CRNN算法详解 构建基础运行环境# 硬件设备以及部分驱动和依赖如下: Ubuntu18.04 + CUDA 8.0.61 + GeForce GTX 960M + NVIDIA Driver 430.14 + Python3.6 + Tensorflow-gpu (CUDA10.0 可参考文章末尾colab google配置) ...
本发明公开了一种基于CTPN和CRNN的银行卡号识别方法,包括:银行卡图片数据生成,合成银行卡图片;对收集的银行卡图片进行数据增强制造大量数据集,按比例供后续训练与测试;将银行卡图片打包成tensorflow的tfrecord文件格式;通过卷积神经网络训练过程的可视化,对卷积层中
本发明公开了一种基于CTPN和CRNN的银行卡号识别方法,包括:银行卡图片数据生成,合成银行卡图片;对收集的银行卡图片进行数据增强制造大量数据集,按比例供后续训练与测试;将银行卡图片打包成tensorflow的tfrecord文件格式;通过卷积神经网络训练过程的可视化,对卷积层中关键层进行输出查看;输入银行卡图片,使用文本检测网络CTPN对...
可以看到,对于纯文字的识别结果还是阔以的呢,感觉可以在crnn网络在加以改进,现在的crnn中的cnn有点浅, 并且rnn层为单层双向+attention,目前正在针对这个地方进行改动,使用迁移学习,以restnet为特征提取层, 使用多层双向动态rnn+attention+ctc的机制,将模型加深,目前正在进行模型搭建,结果好的话就发上来,不好的话只能...