目录 算法的主要流程 网络结构分析 训练策略 附录链接 算法的主要流程 网络模型主要包括三个部分：卷积层、双向LSTM、全连接层 1、VGG16为base net提取特征，将conv5得到feature map输出 2、用3*3滑窗扫描上面得到的feature map，也即在c…

多种文本检测算法性能对比及算法介绍 (https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/108754444) Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 1. 简单介绍1.1 关键点1.1 性能表现 2. CTPN2.1 Detecting Text in Fine-scale Proposals3.2…

文章目录 一、CTPN简介二、CTPN检测流程三、小结 一、CTPN简介 一个简单的文字识别流程如下： Step 1. 通过手机、摄像机、扫描仪等设备采集含有待识别字符的图像，作为输入； Step 2. 对图像进行尺寸缩放、明暗调整、去噪等预处理操作&#…

CTPN 前言 需阅读faster-rcnn相关 摘要 问题分析 文字目标的特殊性，一个很大的先验是，文字总是水平排列的。文字的特征总感觉体现在edge上。 自然场景文字检测的难点在于：小目标，遮挡，仿射畸变。本文使用VGG16&am…

转载自：https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/78873347 http://baijiahao.baidu.com/s?id1585721463716460939&wfrspider&forpc 目录 作者和相关链接几个关键的Idea出发点方法概括方法细节实验结果总结与收获点 作者和相关链接 个人主页&#…

本文分享自华为云社区《CTPNCRNN 算法端到端实现文字识别》，作者：HWCloudAI。 OCR介绍 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition，OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取…

CTPN - 自然场景文本检测 论文下载链接 摘要 文字目标的特殊性，一个很大的先验是，文字总是水平排列的。文字的特征总感觉体现在edge上。这也是一个限制，只能检测水平方向上的文字。 自然场景文字检测的难点在于：小目标&#x…

文章目录 一、疑难代码讲解1. 文本框左上角标注置信度(1) s str(round(i[-1] * 100, 2)) %(2) cv2.putText() 函数(3) cv2.line()函数 2. 文本框进行扩展操作3. 文本框进行NMS操作(1) 非极大值抑制函数def nms(dets, thresh):a. order scores.argsort()[::-1]b. xx1 np.max…

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-tra…

文本检测和一般目标检测的不同——文本线是一个sequence（字符、字符的一部分、多字符组成的一个sequence），而不是一般目标检测中只有一个独立的目标。这既是优势，也是难点。优势体现在同一文本线上不同字符可以互相利用上下文，可以用sequence的方法比如RNN来表示。难点体现…

去down vgg_16.ckpt预训练模型准备一堆你需要训练的图片，使用labelme进行标注，得到一堆json文件 json文件大致如下： {"flags": {},"shapes": [{"label": "str","line_color": null,"…

摘要：我们提出了一种新的网络(CTPN)，该网络能够精确定位自然图像中的文本行。CTPN直接在卷积特征图中检测一系列精细尺度文本建议中的文本行。我们开发了一种垂直锚点机制，可以联合预测每个固定宽度建议的位置和文本/非文本分数，从而显著提高定位精度。顺序建议自然地通过一…

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-tra…

CTPN论文解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31915483 http://slade-ruan.me/2017/10/22/text-detection-ctpn/ 1. 区别 本文工作基于faster RCNN , 区别在于 改进了rpn，anchor产生的window的宽度固定为3。rpn后面不是直接接全连接分类/回归，而是再…

CTPN: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 文章目录 CTPN: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network摘要关键词1. 引言1.1 贡献 2. 相关工作3. 连接文本提议网络3.1 在细粒度提议中检测文本3.2 循环…

1、一些资源 1.1、原始论文：https://arxiv.org/pdf/1609.03605.pdf 1.2、一些讲的比较好的中文博客，可以先看中文博客，再看原始论文： https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/78873347 https://blog.csdn.net/SIGAI_CS…

目录 网络结构 Inference 文本线构造算法 参考 论文 https://arxiv.org/abs/1609.03605 官方代码（caffe） https://github.com/tianzhi0549/CTPN tf版本代码 https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn/tree/banjin-dev 网络结构 input:…

CTPN pipline 类似于faster rcnn的二阶段检测算法，通过anchor作为中间元素进行回归；不同之处是增加了LSTM单元；anchor 固定宽度为16个像素，高度设定为10个值；ctpn中的anchor 图片来自 这里 IOU的计算，由于anchor指定宽度16，所以对GoundTruth的坐标也进行变换，得到宽度为…

目录 OCR——简介 1、CTPN原理——文字检测 1.1、简介 1.2、CTPN模型创新点 1.3、CTPN与RPN网络结构的差异 1.4、CTPN网络结构 1.5、如何通过FC层输出产生Text proposals? 1.6、竖直Anchor定位文字位置 1.7、文本线构造算法 1.8、CTPN的训练策略 1.9、CTPN小结 2、…

CTPN文本检测网络 简介网络模型anchor机制损失函数训练代码实现 简介 CTPN，全称Connectionist Text Proposal Network，连接文本建议网络。 它是用来定位文本序列的一种网络，利用垂直anchor来预测固定宽度建议框的位置坐标和分类分数。基于目…