PaddleHub 预训练模型的网络结构是 DB + CRNN, 可微的二值化模块(Differentiable Binarization,简称DB) CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络, 是DCNN和RNN的组合DB(Differentiable Binarization)是一种基于分割的文本检测算法。将二值化阈值加入训练中学习,可以获得更准确的检测边界,从而简化...
PaddleOCRv3 模型架构 PP-OCRv3由检测、分类和识别三部分组成，三个部分都可以独立使用。每个部分都有自己的模型，并使用 PaddlePaddle 框架进行训练。PP-OCRv3 文本检测是通过使用蒸馏策略训练的可微分二值化算法 ( DB ) 进行的。PP-OCRv3 识别器基于文本识别算法“Scene Text Recognition with a Single Visual Mod...
首先,DB是一种基于分割的文本检测算法。在各种文本检测算法中,基于分割的检测算法可以更好地处理弯曲等不规则形状文本,因此往往能取得更好的检测效果。但分割法后处理步骤中将分割结果转化为检测框的流程复杂,耗时严重。因此作者提出一个可微的二值化模块(Differentiable Binarization,简称DB),将二值化阈值加入训练中学习...
服务器端的精度更高模型:识别精度更高,chinese_ocr_db_crnn_server。 识别文字算法均采用CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合,专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用,进行文字识别,可以直接从文本词级或行级的标注中学习,不需要详细的字符级的标注。
希望参与后续同花顺算法竞赛或使用比赛数据 2 PaddleOCR及表格结构识别介绍 2.1 Paddle OCR特性: 超轻量级中文OCR,总模型仅8.6M 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别 检测模型DB(4.1M)+识别模型CRNN(4.5M) 多种文本检测训练算法,EAST、DB ...
在使用PaddleOCR进行模型推理时,可以自定义修改参数,来修改模型、数据、预处理、后处理等内容,详细的参数解释如下所示。 全局信息 预测引擎相关 文本检测模型相关 其中,DB算法相关参数如下 EAST算法相关参数如下 SAST算法相关参数如下 PSE算法相关参数如下 文本识别模型相关 ...
DB 是一种用于文本检测的技术,旨在通过可微分的二值化方法生成文本区域的二值图。它包含以下部分: 概率图 (Probability Map):预测每个像素属于文本区域的概率。 阈值图 (Threshold Map):预测每个像素的二值化阈值。 二值图 (Binary Map):根据概率图和阈值图生成最终的二值化结果。
希望使用PaddleOCR完成表格结构识别算法 希望参与后续同花顺算法竞赛或使用比赛数据 💡 2 PaddleOCR及表格结构识别介绍 2.1 Paddle OCR特性: 超轻量级中文OCR,总模型仅8.6M 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别 检测模型DB(4.1M)+识别模型CRNN(4.5M) 多种文本检测训练算法,EAST、DB 多种...
PaddleOCR本次开源了多种业界知名的文本检测和识别算法,每种算法的效果都达到或超越了原作。文本检测算法部分,实现了EAST[1]和DB[2]。在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下: 文本识别算法部分,借鉴DTRB[3]文字识别训练和评估流程,实现了CRNN[4]、Rosseta[5]、STAR-Net[6]、RARE[7]四种文本识别算法,覆...
PaddleOCR本次开源了多种业界知名的文本检测和识别算法,每种算法的效果都达到或超越了原作。文本检测算法部分,实现了EAST[1]和DB[2]。在ICDAR2015文本检测公开数据集上,算法效果如下: 文本识别算法部分,借鉴DTRB[3]文字识别训练和评估流程,实现了CRNN[4]、Rosseta[5]、STAR-Net[6]、RARE[7]四种文本识别算法,覆...