上述代码示例演示了如何使用MinHash和MinHash LSH来检测两个文本文档的相似性。在此示例中,首先创建了两个MinHash对象(m1和m2),然后将文本数据添加到这些对象中。接下来,使用MinHash LSH索引来插入一个MinHash(m2),并使用查询来查找与m1相似的MinHash。最后,计算相似性得分,根据相似性阈值来判断文本文档是否相似。
1.1 基于回归的文本检测 基于回归文本检测方法和目标检测算法的方法相似,文本检测方法只有两个类别,图像中的文本视为待检测的目标,其余部分视为背景。 1.1.1 水平文本检测 早期基于深度学习的文本检测算法是从目标检测的方法改进而来,支持水平文本检测。比如Textbox算法基于SSD算法改进而来,CTPN根据二阶段目标检测Fast-RC...
文本检测简单来说就是找到图像中可以出现文本的区域。如下图检测到的文本周围绘制了绿色边框。在进行文本检测时通常如下情况#玩转AI摘要# 具有结构化文本的图像：这是指具有干净/均匀背景和常规字体的图像。文本大多密集，行结构正确，文本颜色均匀。带有非结构化文本的图像：这是指复杂背景上带有稀疏文本的图像。文本...
文本检测 基于海量数据,定制智能策略,高效过滤色情、广告、敏感、暴恐等违规内容及各种文字变种。支持广告法、商标法等垂直领域,以及20余种海外语言 免费试用在线体验 产品介绍 应用场景 私聊互动 动态广场 多人聊天 签名昵称 弹幕 私聊互动 用户一对一私聊场景文本内容安全检测,有效防止恶意用户发送色情挑逗文字、广告...
基于回归的文本检测 基于回归文本检测方法和目标检测算法的方法相似,文本检测方法只有两个类别,图像中的文本视为待检测的目标,其余部分视为背景。 水平文本检测 早期基于深度学习的文本检测算法是从目标检测的方法改进而来,支持水平文本检测。比如Textbox算法基于SSD (Single Shot MultiBox Detector)算法改进而来,CTPN (co...
1 文本检测 文本检测任务是找出图像或视频中的文字位置。不同于目标检测任务,目标检测不仅要解决定位问题,还要解决目标分类问题。 文本在图像中的表现形式可以视为一种‘目标‘,通...
文本检测概念初识 OCR(光学字符识别)是CV一个重要的研究领域,OCR分成文本检测和文本识别两个步骤,其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环,而本文介绍的CTPN则是文本检测中的一个里程碑的模型。 文本检测有别于一般的目标检测,区别有以下几种:(1)一般的目标检测的每个目标一般是孤立的,所以每个目标的边界框...
1.传统文本检测方法 传统的检测方法可分为两类:基于连通域的方法和基于滑动窗口的方法。 连通区域(Connected Component)一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域。 基于连通域的自然场景文本检测方法是通过提取图像中的连通区域获得文本候选区域,极大地缩小了搜索范围。然而这类方法大量依赖文本...
场景文本检测任务,一直以来是OCR整个任务中最为重要的一环。虽然有一些相关工作是端对端OCR工作的,但是从工业界来看,相关落地应用较为困难。因此,两阶段的OCR方案一直是优先考虑的。 在两阶段中(文本检测+文本识别),文本检测是极为重要的一环。自从DBNet提出后,工业界似乎找到了法宝,DBNet算法迅速成为大家做文本检测...
低俗辱骂 识别文本中的侮辱谩骂、人身攻击、消极宣泄等不良内容 低质灌水 识别网络社区常见的乱码、水帖、刷屏等无意义的灌水信息 应用场景 用户评论过滤 注册信息筛查 文章内容审核 用户评论过滤 适用于视频直播弹幕、社区论坛留言等,对用户评论信息进行检测,一旦发现用户提交违规内容,进行自动审核与实时过滤,...