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基于darknet框架实现CTPN版本自然场景文字检测与CNN+CTCOCR文字识别本项目基于darknet框架实现CTPN版本自然场景文字检测与CNN+CTCOCR文字识别实现功能CPU版本最短边608时，检测速度小于1秒；支持darknet直接训练CTPN（整理中）；支持darknet直接训练CNN+CTCocr（整理中）；
文本检测和文本识别等模型(east,ctpn,yolo2,yolo3)的链接.iamleifeng2018-11-0716:13:324503收藏20.分类专栏：ocr资料归纳帖文章标签：文本检测文本识别pythoneastctpn.版权声明：本文为博主原创文章，遵循C.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明...
1.测试darknet1)利用python版本的darknet清楚YOLOV3的输出.其中要修改一下加载meta数据集,即*.data中的*.names文件路径.在测试过程中,我们将用到meta.classes,meta.names.这些信息都在*.data中定义了.经过测试,对于一张头像而言,YOLO...
OCR识别经典论文CRNN+CTCOCR-1AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognit...
OCR识别经典论文CRNN+CTCOCROCR-1AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecogn...
前面提到了用CNN来做OCR。这篇文章介绍另一种做OCR的方法,就是通过LSTM+CTC。这种方法的好处是他可以事先不用知道一共有几个字符需要识别。之前我试过不用CTC,只用LSTM,效果一直不行,后来下决心加...
CTC的作者AlexGrave在论文中提出前向-后向算法来简化计算过程,完全等价于上述公式,但计算复杂度非常低。大家可以通过阅读原作“Connectionisttemporalclassification:labellingu...
效果还可以吧，但是我觉得泛化还没有加了RNN的好YCG09/chinese_ocr
文字识别是AI的一个重要应用场景,文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。其中,文本检测、文本识别是最核心的环节。文本检测方面,在前面的文...
如何进行ocr?主要方式有:(1)文本检测:yolov3、ctpn、psenet等,主要是基于检测、分割的方案。(2)文本识别:cnn+ctc、crnn+ctc等。代码是基于keras实现的ocr测试结果:代码获取方式...
基于darknet框架实现CTPN版本自然场景文字检测与CNN+CTCOCR文字识别本项目基于darknet框架实现CTPN版本自然场景文字检测与CNN+CTCOCR文字识别实现功能CPU版本...
作者|AmanpreetSingh,GuanPang,MandyToh,JingHuang,WojciechGaluba,TalHassner单位|Facebook论文|https://arxiv.org/abs/2105.05486主页|https://textvqa.org/tex...
★识别模型优化:EnhancedCTCloss改进考虑到中文OCR任务经常遇到的识别难点是相似字符数太多,容易误识,借鉴MetricLearning的想法,引入CenterLoss,进一步增大类间距离,核心思路...