文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出…

       自然场景文本检测是图像处理的核心模块,也是一直想要接触的一个方面. 刚好看到国内的旷视今年在CVPR2017的一篇文章:EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector.而且有开放的代码,学习和测试了下. 题目说的是比较高效,它的高效主要体现在对一些过程的消除,其架构就是下图中对应的E部分,跟上面的比起来的确少了比较多的过程.这与去年经典的CTPN架构类似.不过CTPN只支持水平方向,而EAST在论文中指出是可以支持多方向文本的…

任意角度的场景文本检测论文思路总结共同点:重新添加分支的创新更突出场景文本检测基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法: r2cnn(类别分支,水平分支,倾斜分支) rrpn(旋转rpn) textbox(ssd) textbox++ sstd(tcm改进前身) rtn ctpn(微分) 基于分割和回归的混合方法: spcnet…

Blog:https://blog.csdn.net/linchuhai/article/details/84677249 GitHub:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 自然场景文本检测 自然场景文字是图像高层语义的一种重要载体,自然场景文本检测是图像处理的核心模块,近年来ICDAR的历界比赛成绩不断提升: Result:http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=evaluation&task=1&gtv=1…

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这里. 训练数据处理 我们的训练选择天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集,天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1…

CVPR2020论文解读:OCR场景文本识别 ABCNet:  Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network∗ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10200.pdf 摘要 场景文本的检测与识别越来越受到人们的关注.现有的方法大致可以分为两类:基于字符的方法和基于分割的方法.这些方法要么代价高昂,要么需要维护复杂的管道,这通常不适合实时应用.在这里,我们提出了自适应贝塞尔曲线网络(AB…

PSENet V2昨日刚出,今天翻译学习一下. 场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步,随着卷积神经网络的快速发展,场景文字检测也取得了巨大的进步.尽管如此,仍存在两个主要挑战,它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中.第一个问题是速度和准确性之间的平衡.第二个是对任意形状的文本实例进行建模.最近,已经提出了一些方法来处理任意形状的文本检测,但是它们很少去考虑算法的运行时间和效率,这可能在实际应用环境中受到限制.在本文中,我们提出了一种高效且准确的任意形状文本检测器,称为 PSENet V2,它…

Java 加解密技术系列之 总结 Java 加解密技术系列之 DH Java 加解密技术系列之 RSA Java 加解密技术系列之 PBE Java 加解密技术系列之 AES Java 加解密技术系列之 3DES Java 加解密技术系列之 DES Java 加解密技术系列之 HMAC Java 加解密技术系列之 SHA Java 加解密技术系列之 MD5 Java 加解密技术系列之 BASE64 常用加密算法的Java实现(一)——单向加密算法MD5和SHA 常用加密算法的Java实现(二)—…

Azure Messaging ServiceBus Messaging相关的技术系列,最近已经整理了不少了,统一做一个索引链接,置顶. 方便查找,并后续陆陆续续再增加. 学习消息队列技术,可以先看第一篇技术概念篇,方便大家快速入门: 消息队列技术之基本概念 Azure Messaging ServiceBus Messaging相关的技术系列 Azure Messaging-ServiceBus Messaging消息队列技术系列1-基本概念和架构 Azure Messaging-Servic…

参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37363942 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34757009 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 [ Faster RCNN 非常详尽] 对于理解RNN/LSTM首先推荐阅读以下2篇文章,里面有详细的公式推导: 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 简介 文章基本信息 论文题目:Detecting…

终于要进入到Docker技术系列了,感谢大家的持续关注. 为什么要选择Docker?因为Docker 轻巧快速,提供了可行.经济.高效的替代方案.举个例子,安装Nginx,Mysql,Redis等常用的开发软件,一句命令就搞定了.不仅为我们开发,测试,部署提供方便,也能节省时间去处理更重要的事情. 那我们下面来了解下Docker是什么? 一. Docker的基本概念 Docker 包括三个基本概念: 镜像(Image):相当于是一个 root 文件系统.比如官方镜像 ubuntu:16.04 就…

Introduction: 应用背景:是盲人辅助系统,城市环境中的机器导航等计算机视觉系统应用的重要一步.获取文本能够为许多视觉任务提供上下文的线索,并且,图像检索算法的性能很大部分都依赖于对应的文本检测模块. 意义:传统的OCR应用于扫描文本,所以其依赖于把文本从背景像素中正确分离.这对于扫描文本来说是很简单的,但是自然图像由于存在色彩噪声,模糊,遮挡,很难将文本从背景中分离. 文章提出的方法:文本有着固定的笔画宽度,利用这一特性就够从背景中将其恢复.首先求图像的笔画宽度变换即每个像素都分配了…

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake 待解决!!!Issue说明:最近做一些字符识别的事情,想试一下opencv_contrib里的Text(自然场景图像中的文本检测与识别)模块. 原因: 解决办法: 目录: 一.下载地址汇总(OpenCV+OpenCV_contrib+CMake)二.中间遇到的Issue汇总三.主要参考链接 1)Win10+VS2017编译opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0来调用text模块——ht…

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本…

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字…

注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一]字符识别技术总览,详情见文末参考文献 什么是 OCR? OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别).简单来说是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式. 具体操作过程大致为电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的…

最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解.所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解. 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与…

上篇博客中,我们用实际的业务场景和代码示例了Azure Messaging-ServiceBus Messaging对复杂对象消息的支持和消息的持久化: Azure Messaging-ServiceBus Messaging消息队列技术系列4-复杂对象消息是否需要支持序列化和消息持久化 本文中我们主要研究并介绍Azure Messaging对重复消息的支持. MessageReceiver 对象创建时可以指定消息接收模式: ReceiveAndDelete 和 PeekLock (默认),其中…

Java 加解密技术系列之 BASE64 序号 背景 正文 总结 序 这段时间,工作中 用到了 Java 的加解密技术,本着学习的态度,打算从这篇文章开始,详细的研究一番 Java 在加解密技术上有什么与众不同,同时,也想为大家或者自己留下点什么,一块分享这其中的“精髓”.需要说明的是,这个系列可能要持续一段时间,因为,加解 密的相关技术太多太多了,要搞明白这些着实不是一件容易的事. 背景 说到这个加解密技 术,之前一直没有机会研究这个东西,这次公司里的项目需要加解密的支持,因此有机会能够好好研…

稍微关心编程语言的使用趋势的人都知道,最近几年,国内最火的两种语言非 Python 与 Go 莫属,于是,隔三差五就会有人问:这两种语言谁更厉害/好找工作/高工资…… 对于编程语言的争论,就是猿界的生理周期,每个月都要闹上一回.到了年末,各类榜单也是特别抓人眼球,闹得更凶. 其实,它们各有对方所无法比拟的优势以及用武之地,很多争论都是没有必要的.身为一个正在努力学习 Python 的(准)中年程序员,我觉得吧,先把一门语言精进了再说.没有差劲的语言,只有差劲的程序员,等真的把语言学好了,必定是“…

给Ajax一个漂亮的嫁衣——Ajax系列之五(下)之序列化和反序列化 标签: ajaxdictionaryjsonobject服务器function 2012-07-25 18:41 2242人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类: Ajax(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Ajax最强悍的功能莫过于服务器和客户端之间的异步交互,他们在交互的时候不是通过soap协议等,而是通过回调函数,以Json的格式传送数据. 由于Json格式的限制,在很多情况下,稍微复杂一些的…

1. 从赛马说起 0x1:赛马问题场景介绍 假设在一场赛马中有m匹马参赛,令第i匹参赛马获胜的概率为pi,如果第i匹马获胜,那么机会收益为oi比1,即在第i匹马上每投资一美元,如果赢了,会得到oi美元的收益,如果输了,那么回报为0. 有两种流行的马票: a兑1(a-for-1):开赛前购买的马票,马民赛马前用一美元购买一张机会收益为a美元的马票,一旦马票对应的马在比赛中赢了,那么他持有的那只马票在赛后兑换a美元,否则,他的马票分文不值. b兑1(b-to-1):赛后交割的马票,机会收益为b:1,…

大前端技术系列:TWA技术+TensorFlow.js => 集成原生和AI功能的app ( 本文内容为melodyWxy原作,git地址:https://github.com/melodyWxy/twa-tf.js , 首发于博客园 散场丶丶:https://www.cnblogs.com/sanchang/p/11818604.html ) 什么是TWA 简单来讲,TWA(Trusted Web Activity 可信任的网络应用)即: 基于Chrome Custom Tabs,利用谷歌浏览…

导读 跨镜追踪(Person Re-Identification,简称 ReID)技术是现在计算机视觉研究的热门方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索.该技术能够根据行人的穿着.体态.发型等信息认知行人,与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景,将人工智能的认知水平提高到一个新阶段. ReID 是行人智能认知的其中一个研究方向,行人智能认知是人脸识别之后比较重要的一个研究方向,特别是计算机视觉行业里面,首先简单介绍 ReID 里比较热门的几项内容: 行人检测.任务是在给定图片中检测出行人…

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between…

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc…

上一篇:Window Azure ServiceBus Messaging消息队列技术系列2-编程SDK入门  http://www.cnblogs.com/tianqing/p/5944573.html 介绍了Azure Service Bus的编程SDK(主要的编程接口) 本文中我们以实际的使用场景来说明Azure Messaging是否支持以及如何编码实现:消息的收发顺序保证. 消息的收发在实际业务中往往是有顺序的:发送时1-2-3-4-5,接收时也必须是1-2-3-4-5,即FIFO特性…

在上一篇中,我们介绍了消息的顺序收发保证: Azure Messaging-ServiceBus Messaging消息队列技术系列3-消息顺序保证 在本文中我们主要介绍下复杂对象消息是否需要支持序列化以及消息的持久化. 在实际的业务应用开发中,我们经常会将复杂业务对象放到消息里面,实现异构系统之间的集成.模块间的解耦等等. 同时,我们还比较关注消息队列服务是否支持消息的持久化,消息队列如果宕机后持久化的消息是否可以还原? 在Azure Messaging的官方说明中,没有特地的介绍复杂对象消息…

上篇博文中我们介绍了Azure Messaging的重复消息机制.At most once 和At least once. Azure Messaging-ServiceBus Messaging消息队列技术系列5-重复消息:at-least-once at-most-once 本文中我们主要研究并介绍Azure Messaging的消息回执机制:实际应用场景: 同步收发场景下,消息生产者和消费者双向应答模式,例如:张三写封信送到邮局中转站,然后李四从中转站获得信,然后在写一份回执信,放到中转站…