由于DBNet的文本检测效率较高,PaddleOCR选择了DBNet作为文本检测模型,DBNet框架如下 此外,PaddleOCRv1使用了light backbone、light head、remove SE module、cosine learning rate decay、learning rate warm-up及FPGM pruner使得文本检测模型更为轻量化,模型大小为1.4MB,下面对所用到的轻量化策略进行介绍。 2.2 DBNet 在...
而在PaddleOCR中,我们选取的是基于分割的DBNet3方法。 DBNet的工作原理如下图所示。针对基于分割的方法需要使用阈值进行二值化处理而导致后处理耗时的问题,DBNet提出了一种可学习阈值的方法,并巧妙地设计了一个近似于阶跃函数的二值化函数,使得分割网络...
而在PaddleOCR中,我们选取的是基于分割的DBNet3方法。 DBNet的工作原理如下图所示。针对基于分割的方法需要使用阈值进行二值化处理而导致后处理耗时的问题,DBNet提出了一种可学习阈值的方法,并巧妙地设计了一个近似于阶跃函数的二值化函数,使得分割网络在训练的时候能端对端的学习文本分割的阈值。自动调节阈值不仅带来...
数据合成工具Style-Text:批量合成大量与目标场景类似的图像支持用户自定义训练,提供丰富的预测推理部署方案支持PIP快速安装使用可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统 二、DBNet DBNet使用语义分割的方法检测文本区域,它预测概率图的同时预测阈值图,从而得到自适应地二值图,本文不多关注理论,相关资料可参考论文:Real-ti...
DBNet的工作原理如下图所示。针对基于分割的方法需要使用阈值进行二值化处理而导致后处理耗时的问题,DBNet提出了一种可学习阈值的方法,并巧妙地设计了一个近似于阶跃函数的二值化函数,使得分割网络在训练的时候能端对端的学习文本分割的阈值。自动调节阈值不仅带来精度的提升,同时简化了后处理,提高了文本检测的性能。
最终选定DBNet+RARE作为本次项目使用的模型,两个模型均使用MobileNetV3作为其主干网络(Backbone) 数据集 本次使用的数据集为CCPD2019车牌数据集 该数据集在合肥市的停车场采集得来,采集时间早上7:30到晚上10:00。停车场采集人员手持Android POS机对停车场的车辆拍照并手工标注车牌位置。拍摄的车牌照片涉及多种复杂环境...
DBNet的工作原理如下图所示。针对基于分割的方法需要使用阈值进行二值化处理而导致后处理耗时的问题,DBNet提出了一种可学习阈值的方法,并巧妙地设计了一个近似于阶跃函数的二值化函数,使得分割网络在训练的时候能端对端的学习文本分割的阈值。自动调节阈值不仅带来精度的提升,同时简化了后处理,提高了文本检测的性能。
①DML Loss:对于一张输入训练图片,分别送到两个 Student 网络,这里采用的是 DBNet 检测模型,输出对应的概率图(response maps),然后对比两个网络之间的 DML loss,这里采用的是散度的方法,对应的公式如下所示,其中 S1 和 S2 对应两个 Student 网络,KL 是散度计算公式: ...
本项目将使用openvino部署PaddleOCR的DBNet模型,快速体验paddlepaddle模型使用openvino部署流程。(后续会推出识别及完整流程部署) PS:在此对睿思同学说声抱歉,之前太唐突了没仔细看任务要求,涉及到了本人不了解的领域,鸽了一波,真的非常抱歉。 原图(图片来自百度首页截图): 检测结果: 一、PaddleOCR PaddleOCR是一个超级...
①DML Loss:对于一张输入训练图片,分别送到两个 Student 网络,这里采用的是 DBNet 检测模型,输出对应的概率图(response maps),然后对比两个网络之间的 DML loss,这里采用的是散度的方法,对应的公式如下所示,其中 S1 和 S2 对应两个 Student 网络,KL 是散度计算公式: ...