CTPN(Connectionist Text Proposal Network)1是目标检测算法Faster R-CNN的改进算法,用于文字检测。CTPN根据文本区域的特点做了专门的优化: 使用更加符合自然场景文字检测特点的anchor(相比于物体,文字尺寸小); 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。 2.1.1...
(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 ...
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)[1]是目标检测算法Faster R-CNN的改进算法,用于文字检测。CTPN根据文本区域的特点做了专门的优化: 使用更加符合自然场景文字检测特点的anchor(相比于物体,文字尺寸小); 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...
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)[1]是目标检测算法Faster R-CNN的改进算法,用于文字检测。CTPN根据文本区域的特点做了专门的优化: 使用更加符合自然场景文字检测特点的anchor(相比于物体,文字尺寸小); 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...
CTPN+CRNN适用于对文本行检测和识别精度要求较高的场景,如车牌识别、广告牌文字提取等。该方法能够准确定位文本行并识别出对应的文字,尤其在处理印刷体和手写体文字混合场景时具有优势。 Densenet适用于需要快速处理且对特征提取要求较高的场景,如人脸识别、物体检测等。在OCR领域中,Densenet可以作为辅助方法与前两者结合...
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)[1]是目标检测算法Faster R-CNN的改进算法,用于文字检测。CTPN根据文本区域的特点做了专门的优化: 使用更加符合自然场景文字检测特点的anchor(相比于物体,文字尺寸小); 引入RNN用于处理场景文字检测中存在的序列特征; ...
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...
【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。
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)[1]是目标检测算法Faster R-CNN的改进算法,用于文字检测。CTPN根据文本区域的特点做了专门的优化: 使用更加符合自然场景文字检测特点的anchor(相比于物体,文字尺寸小); 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...
第1 期:CTPN、TextBoxes、SegLink、RRPN、FTSN、DMPNet 第2 期:EAST、PixelLink、TextBoxes++、DBNet、CRNN、RARE 第3 期:ABCNet、Deep TextSpotter、SEE、FOTS、End-to-End TextSpotter 您正在阅读的是其中的第 2 期。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及...