Point Gathering(PG)操作在PGNet的训练和推理过程中起着重要作用,用于消除字符级注释、NMS和 RoI 操作。PGNet 的 TCC 特征图是对 37个字符的映射,包括26个字母、10个阿拉伯数字和一个背景类别。根据每个文本区域的中心点集合 以及相应 TCC map,Point Gathering 操作可以聚集字符类别概率序列,其公式如下: P_{\pi}...
端对端OCR算法-PGNet 一、简介 PGNet算法介绍 性能指标 二、环境配置 三、快速使用 inference模型下载 单张图像或者图像集合预测 可视化结果 四、模型训练、评估、推理 准备数据 启动训练 断点训练 模型预测 预测推理 (1). 四边形文本检测模型(ICDAR2015) (2).
PGNet是一种端到端的OCR算法,其核心思想是利用神经网络对图像进行特征提取,并通过预测文本行内的阅读顺序模块和基于图的修正模块(GRM)进一步提高模型识别性能。相较于传统的OCR方法,PGNet算法具有精度高、预测速度快等优势。 PGNet算法的工作流程大致如下: 特征提取:利用卷积神经网络(CNN)对输入图像进行逐层处理,提取出...
224,224)# 输入图像的形状dummy_input=torch.randn(1,*input_shape)# 创建一个虚拟输入onnx_path='pgnet.onnx'onnx.export(pgnet,dummy_input,onnx_path)# 创建TensorRT的推理引擎trt_logger=trt.Logger(trt.Logger.WARNING)trt_builder=trt.Builder(trt_...
▊6.总结 我们提出了一种新颖高效的错层嫁接架构(PGNet)用于高分辨率图像的显著性检测,包含了跨分辨率的连接架构,以及基于注意力机制的嫁接模块和相应监督损失函数。值得注意的是,我们提供了首个4K分辨率的大规模SOD数据集,希望为未来高分辨率SOD的研究做出贡献。
1.3 准备PGNet的OpenVINO推理程序开发环境 要完成PGNet的OpenVINO推理程序开发,需要安装: · PaddleOCR运行环境,参考: 1. 安装PaddleOCR运行环境 2. 克隆PaddleOCR到本地,并安装第三方库 · OpenVINOTM开发工具 pip install openvino-dev[onnx] 1.4 下载PGNet预训练模型 PaddleOCR已提供PGNet预训练模型,请自行下载并解压...
PGNet可以转trt吗 pg 转int PG中的几种数据类型转换方式 1、通过格式化函数进行转换 2、使用cast函数进行转换 将varchar字符串转换成text类型: select cast(varchar'123' as text); 1. 将varchar字符类型转换成int4类型: select cast(varchar'123' as int4);...
In this paper, we propose a panoptic parsing guided deep network (PGNet) to fulfill the stereo matching task. Upon the PSMNet backbone, three novel modules are designed to embed the panoptic guidance. The confidence module generates the confidence value of cost volume to adjust the probability ...
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在推理阶段,PGNet从 TCL 中提取每个文本实例的中心点序列,并用 TDO 信息对其进行排序以恢复正确的阅读顺序,使PGNet正确识别非传统阅读方向的文本。借助来自 TBO 的相应边界偏移信息,可以通过多边形恢复实现对每个文本实例的检测。同时,PG-CTC解码器可以将高级二维TCC映射序列化为字符分类概率序列,并将其解码为最终的...