地址： https://pan.baidu.com/s/1gikShgkOw21Gdq4I10T6GA 提取码：1234 仿真图： 芯片/模块的特点： AT89C52/AT89C51简介： AT89C52/AT89C51是一款经典的8位单片机，是意法半导体（STMicroelectro…

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来到官网：https://rrc.cvc.uab.es/?ch4&comdownloads可以看到有各个年份比赛的数据集。我们下载的是2015版数据集。 4.1数据集下载：点击跳转百度云保存网盘 提取码：zwbf 4.3数据集下载：点击跳转百度云保存网盘 提取码&#x…

ICDAR2015数据集：文本检测与识别的黄金标准 ICDAR2015数据集 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/2f76b 项目介绍 ICDAR2015数据集是一个专为文本检测和识别任务设计的高质量数据集，广泛应用于学术研究和工业应用中。该…

目录 简要介绍 文件准备 代码注释 简要介绍 具体的介绍可以看这几篇文章，讲解的很详细了，本文主要参考这三篇文章并对官方给的代码做一些解释 ICDAR2013文本检测算法的衡量方法（一）Evaluation Levels ICDAR2013文本检测算法…

ICDAR2015数据集转换为VOC 数据集格式转换 ICDAR->VOC 文章目录 ICDAR2015数据集转换为VOC简介一、原数据和目标数据格式二、格式转换过程三、代码四、最终效果总结简介 在做一个OCR项目，训练CTPN需要VOC格式的数据集，用手里的ICDAR2015格式的数据集做了一个转换。数据集…

这是第二部分，第一部分请点击 ICDAR2013文本检测算法的衡量方法（一）Evaluation Levels 主要内容： Rectangle Matching， 或者bbox matchingICDAR2013 Foucsed Image 文本检测任务的evaluation方法若无特别说明，接下来说的： evaluation/衡量方法都是只针对text localiz…

ICDAR2019 ReCTS task1 比赛总结 写在前面比赛介绍比赛方案数据集网络选择训练调参 赛后总结 写在前面 这是自己的第一篇博客，拿来总结一下今年四月份的比赛——ICDAR 2019 ReCTS，同时记录一些自己的想法，方便以后回看。 比赛介绍 链接: 比…

因为要标注数据，数据集是 ICDAR 2015 比赛中的 Challenge 4: Incidental Scene Text。 原图及标注的图像，还有给定的 ground truth 文件如下所示： 最左边是原图，中间是标注的图像，右边是 ground truth 文件内容&…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf 开源代码pytorch版本：GitHub - WenmuZhou/DBNet.pytorch: A pytorch re-implementation of Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization 前言 在这篇论文之前，文字检…

目录 引言2022-06-08 updateLGPMA整体结构训练阶段Aligned Boudning Box Detection(对齐的包围框检测)Local Pyramid Mask Alignment (LPMA)Global Pyramid Mask Alignment (GPMA) 推理阶段Inference: Aligned Bounding Box Refine (微调预测所得检测框)Inference: Table Struc…

参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/doc/doc_ch/detection.md 原理 DBNET论文 Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization 参考：https://blog.csdn.net/qq_35756383/article/details/118679258 Real-T…

主要内容： ICDAR自然场景文本识别有两个难度不同的挑战：难度较小的Focused Scene Text Detection 与难度较大的 Incidental Scene Text Detection。本文介绍前者。主要介绍其tasks与Localization(检测)任务的数据集。 Focused Scene Text Image 主要特点： * 图片为自然场…

目录 1. 下载 1.1 官网链接 1.2 网盘链接 2. 文件内容介绍 2.1 gt_img_1.txt 2.2 instances_training.json 3. 生成json脚本 3.1 载入图片和标注信息 3.2 保存成json 1. 下载 1.1 官网链接 目前官网有4个任务，第1个任务就是文本定位： Downloa…

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 ICDAR（ International Conference on Document Analysis and Recognition ）是文档分析与识别领域最有影响力的学术会议，ICDAR 2019 已经于9月20-25日在澳大利亚召开。 ICDAR 关注的技术…

ICDAR2015 文本数据集 文本ICdar2015文本数据集 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/ee7e5 简介 ICDAR2015 文本数据集是一个广泛用于计算机视觉和文本检测识别任务的标准数据集。该数据集由国际文档分析与识别会议（ICDAR&#xff…

一 背景 ICDAR 2021（International Conference on Document Analysis and Recognition）于2021年9月5-10日在瑞士召开。ICDAR会议是文档分析与识别领域国际顶级会议，每两年举办一次，涵盖了文档分析与识别领域的最新学术成果和前沿…

ICDAR2015数据集介绍 ICDAR2015数据集 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/2f76b ICDAR2015数据集是一个广泛用于文本检测和识别任务的标准数据集。该数据集包含了大量的图像样本，这些图像中包含了各种复杂场景下的文本信息&#xf…

预测框与GT之间的匹配关系有五种情况，其中第一个位置表示GT框，第二个位置表示预测框。 无匹配；一对一的匹配；一对多的匹配；多对一的匹配；多对多的匹配； 图片来自 这里 DetEval-Evaluation soft…

Python内置函数setattr详解 基本用法 处理不存在的属性 处理只读属性 使用getattr和hasattr与setattr协同工作——《跟老吕学Python编程》 Python内置函数setattr()详解基本用法处理不存在的属性处理只读属性使用getattr()和hasattr()与setattr()协同工作 总结 Python内置函数s…