通过增强视觉模型来增强识别能力。为此,我们提出了一个基于视觉的模型SVTR,用于准确、快速和跨语言通用的场景文本识别。受Vision transformer的启发,SVTR首先首先将图像文本分解为称为字符组件的小型 2D 块,因为每个块可能只包含一个字符的一部分。因此,应用patch-wise图像标记化和self-attention来捕获字符组件之间的识别...
高效性:SVTR结合了CNN和Transformer的优势,避免了传统模型中复杂的连接和参数冗余,提高了模型的计算效率和准确性。 准确性:SVTR采用了先进的特征提取方法和序列识别技术,能够更准确地识别出文本图像中的字符。在测试中,SVTR的表现优于其他同类模型。 可扩展性:SVTR的架构具有一定的可扩展性。通过增加更多的卷积层或...
SVTR的预处理优化 针对不同场景的结构优化 高精度模型训练配置讲解 1. 背景介绍 高精度中文场景文本识别模型SVTR被用于PP-OCRv3识别模型优化策略的UIM:无标注数据挖掘方案,如下图所示。具体地说,该方案使用高精度中文场景文本识别模型SVTR生成无标注真实数据的伪标签,并设置置信度阈值,挖掘筛选可靠度高的无标注数据...
SVTR原始结构使用了矫正模块应对不规则形状的文本识别,然而在PP-OCRv3面对规则文本所研发,自建的数据集中多为规则文本,因此,去除矫正模块可提高模型推理速度,并且对精度几乎没有影响。 input_size优化 SVTR借鉴Vision Transformer结构,使用了绝对位置编码,无法应对变长的输入。因此我们统计了训练集和测试集样本的宽高比...
SVTR(Swin Transformer for Text Recognition)是一种基于Swin Transformer的文字识别模型。Swin Transformer是一种高效的视觉Transformer,通过引入金字塔结构(类似于CNN中的下采样)来降低计算量和提高模型性能。SVTR将这种金字塔结构引入到了文字识别领域,并取得了显著的效果。SVTR的架构主要由三部分组成:Patch Embedding、...
ocr-SVTR学习 论文:SVTR:Scene Text Recognitionwith a Single Visual Model 地址:https://arxiv.org/abs/2205.00159 论文简介 常用的场景文本识别模型通常包含两个构建块:文本特征提取模块和序列转录模块。 比如,基于CNN-RNN的网络结构,使用 CNN 进行特征提取,然后 reshape 成特征序列,使用BiLSTM进行序列建模,最终...
SVTR方法的全称是Situation(情境)、Vision(愿景)、Target(目标)和Reality(现实)的缩写,下面将详细介绍这四个步骤的含义和应用。 首先是Situation(情境)阶段,这一步骤的目的是对当前的情况进行全面而客观的分析。在这个阶段,管理者需要收集各种与问题相关的信息,包括市场趋势、竞争对手的动态、内部资源和能力等等。通过...
SVTR文字识别模型介绍 一般的文字识别会包含两个阶段,一个是CNN,一个是RNN,可以参考PaddleOCR使用指南中的CRNN 文字识别。这种架构虽然准确,但复杂且LSTM的效率较低,很多移动设备对LSTM的加速效果并不好,所以在实际的应用场景中也存在诸多限制。随着swin transformer在计算机视觉领域大放光彩,swin的这种金字塔结构(像...
model=SVTR()criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 使用交叉熵损失optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# 使用 Adam 优化器forepochinrange(10):# 训练 10 个 epochforimages,labelsintrain_loader:optimizer.zero_grad()# 清空梯度outputs=model(images)# 前向传播loss=criterion(outputs,labels)# 计...
是什么让 RBH SVTR 有源扬声器与众不同 来自犹他州莱顿的 RBH Sound 制造发烧友扬声器已有近 50 年的历史,但并不总是在发烧友媒体中得到应有的关注。也许这是因为他们最初是其他知名公司的原始设备制造商(在业内称为 OEM),就像 Focal 在几年前成为成品扬声器业务的参与者之前为 Wilson Audio 制造高音扬声器一...