4)DBNet预测的框,可以是多边形也可以是矩形(根据配置),对于多边形的情况,输入CRNN做识别是需要一个矩形图,所以可以通过cv2.minAreaRect()得到矩形框,或者通过传统图像算法将不规则框变为矩形框。普遍使用前者。
一、亮点 (1)提出DB模块,解决后处理费时问题(DBNet已提出) (2)提出Adaptive Scale Fusion模块,保证scale robustness 二、模型 N代表尺度数,CBNet上加了一个空间注意力而已,融合不同尺度的特征图 加上ASF,CTW上提升明显点 model = dict( type='DBNet', backbone=dict( type='mmdet.ResNet', depth=50, num_...
CRNN借鉴了语音识别中的LSTM+CTC的建模方法,不同之处是输入LSTM的特征,即,将语音领域的声学特征替换为CNN网络提取的图像特征向量。CRNN既提取了鲁棒特征,又通过序列识别避免了传统算法中难度极高的单字符切分与单字符识别,同时序列化识别也嵌入时序依赖(隐含利用语料)。在训练阶段,CRNN将训练图像统一缩放至100×32;...
),图(b)小于 0 的部分导数非常大,证明损失也是非常大的,则更能清晰的进行梯度回传。同理,图(c)代表 的导数曲线,当发生误报(负样本被预测为正样本 ),导数也是非常大的,损失也比较大。 3. 真实标签生成 DB 网络中,训练过程中网络有 3 个输出:概率图、阈值图和近似二值图: 概率图:图中每个像素点的值为...
它简化了后处理流程,提高了检测精度。 CRNN CRNN结合了CNN(卷积神经网络)对图像特征的提取能力和RNN(递归神经网络)对序列数据的建模能力,非常适合用于文本识别。 CTC CTC是一种损失函数,用于解决序列预测问题中标签和预测序列之间长度不一致的问题,常用于语音识别和OCR领域。 2. 环境搭建 首先,确保安装了TensorFlow ...
CRNN中一共有四个最大池化层,最后两个池化层的窗口尺寸由 2x2 改为 1x2,也就是图片的高度减半了四次,而宽度则只减半了两次。采用这种处理方式是因为文本图像多数都是高较小而宽较长的,所以其feature map也是这种高小宽长的矩形形状。因此,使用1×2的池化窗口可以尽量保证不丢失在宽度方向的信息,更适合英文字...
CRNN中一共有四个最大池化层,最后两个池化层的窗口尺寸由 2x2 改为 1x2,也就是图片的高度减半了四次,而宽度则只减半了两次。采用这种处理方式是因为文本图像多数都是高较小而宽较长的,所以其feature map也是这种高小宽长的矩形形状。因此,使用1×2的池化窗口可以尽量保证不丢失在宽度方向的信息,更适合英文字...
CRNN中一共有四个最大池化层,最后两个池化层的窗口尺寸由 2x2 改为 1x2,也就是图片的高度减半了四次,而宽度则只减半了两次。采用这种处理方式是因为文本图像多数都是高较小而宽较长的,所以其feature map也是这种高小宽长的矩形形状。因此,使用1×2的池化窗口可以尽量保证不丢失在宽度方向的信息,更适合英文字...
深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]:OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景 1.OCR综述 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。
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)。