(2)、标签构造方式不同:CTPN使用水平方向的切片框作为回归目标。 1.4、CTPN网络结构 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...
引入RNN用于处理场景文字检测中存在的序列特征; 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...
【基于pytorch的OCR文字识别】CTPN、CRNN、卷积3D、PyTorch框架一次学完!学完就能跑通!-AI/人工智能/深度学习/pytorch共计15条视频,包括:1. OCR文字识别要完成的任务、2. CTPN文字检测网络概述、3. 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...
简介:【项目实践】中英文文字检测与识别项目(CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解)(二) 2、CRNN网络 现今基于深度学习的端到端OCR技术有两大主流技术:CRNN OCR和attention OCR。其实这两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征学习阶段都...
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)、后处理算法:文本连接算法。
通过利用keras以及一些自定义函数进行数据增强, CTPN进行文字定位,CRNN进行文字识别以及Flask Web实现银行卡号码识别 Github地址 由于我并不是机器学习方向,完成此项目只是学校课程需要 所以文章可能只是如何开始并完成这个项目,至于深层次的原理,推荐两篇中文博文 ...
图片文字定位:https://github.com/tianzhi0549/CTPN 图片文字识别: https://github.com/bgshih/crnn 综合两者并支持中文:https://github.com/bear63/sceneReco 硬件要求 我使用的是Ubuntu 14.04.5 LTS(因为crnn作者的这句话The software has only been tested on Ubuntu 14.04 (x64). CUDA-enabled GPUs are...
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...