1. https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator 2. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/overview.html 3. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html

一.SWT识别: yestinsong/Text-Detection( Text Detection System with MSER , SWT and Text Verification(fft and pca) ) https://github.com/yestinsong/Text-Detection aperrau/DetectText:Detect text with stroke width transform. https://github.com/aperrau/DetectT

人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注. (此图来自网页http://mini.eastday.com/mobile/171107214414785.html里面,如有侵权,请联系小编及时清除) 人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在进行,只是切入点不对,所以一直没有什么起色,现

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

1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801  (详细原理) 2. https://blog.csdn.net/forest_world/article/details/78566737 (代码模型) 3.https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/10335717.html (详细原理+) 4. https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9953978.html (详细原理+,涉及了CTC预测过程)

一.算法理解 此处省略1万字.............. 二.训练及源码理解 配置以下3步: 在utils文件夹和utils\bbox文件夹下创建__init__.py文件 在utils\bbox文件夹下执行python setup.py install 将.pyd文件拷贝到utils\bbox文件夹下 数据介绍:检测图片当中的手写体区域,图片不多自己标注了385张,但是图片中的手写体区域大约几千个,后面训练Faster Rcnn也有用到. 数据格式:首先我是用精灵标注手写体区域存在json文件

上次拜读了CTPN论文,趁热打铁,今天就从网上找到CTPN 的tensorflow代码实现一下,这里放出大佬的github项目地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 博客里的代码都是经过实际操作可以运行的,这里只是总结一下代码的实现过程,提高一下自己的代码能力,争取早日会自己写代码 !!!>o<!!! 首先从train_net.py开始开刀吧.... import pprint import sys import os.path

前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的,怕是孤陋寡闻了,全称是“ Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”,翻译过来是基于连接Proposal(直译太难受!!)网络的文本检测. 作者在论文中描述了

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd

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

一:Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning(2018 InterSpeech) (1)分帧加窗,每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征,每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧,所以输入为20x512的矩阵.每个样本归一化到0均值1标准差(根据对应的说话人).使用的数据集为EmoDB. (2)准确率为88.9% 二:Speec

一:An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition(2018 InterSpeech) (1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13870.html 参考GitHub源码:https://github.com/YoungMiao/crnn 应demo大师文章要求,我再补充下,推荐下,这个平台挺好 1.环境搭建 1.1 基础环境 Ubuntu14.04 + CUDA opencv2.4 + pytorch + lmdb +wrap_ctc 安装lmdb apt-get install lmdb 1.2 安装pytorch pip,linux,cuda

CRNN简介 CRNN由 Baoguang Shi, Xiang Bai, Cong Yao提出,2015年7月发表论文:"An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition",链接地址:https://arxiv.org/abs/1507.05717v1 CRNN(卷积循环神经网络)集成了卷积神

本文主要对常用的文本检测模型算法进行总结及分析,有的模型笔者切实run过,有的是通过论文及相关代码的分析,如有错误,请不吝指正. 一下进行各个模型的详细解析 CTPN 详解 代码链接:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR CTPN是目前应用非常广泛的印刷体文本检测模型算法. CTPN由fasterrcnn改进而来,可以看下二者的异同 网络结构 FasterRcnn CTPN basenet Vgg16 ,Vgg19,resnet Vgg16,也可以

声明:每人都有自己的理解,动手实践才能对细节更加理解! 一.算法理解 此处省略一万字.................. 二.训练及源码理解 首先配置: 在./lib/utils文件下....运行 python setup.py build_ext --inplace python setup.py build_ext install Go to ./lib/utils文件夹下...运行 python setup.py build_ext --inplace 数据介绍:检测图片当中的手写体区域,

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

有时候在HTML元素上绑定一些额外信息,特别是JS选取操作这些元素时特别有帮助.通常我们会使用getAttribute()和setAttribute()来读和写非标题属性的值.但为此付出的代价是文档将不再是合法有效的HTML. 对此,HTML5提供了一个解决方案.在HTML5文档中,任意以"data-"为前缀的小写的属性名字都是合法的.这些“数据集属性”将不会对其元素的表现产生影响,它们定义了一种标准的.附加额外数据的方法,并不是在文档合法性上做出让步. HTML5还在Element对

原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身,但由于是为了使用松弛变量才引入的,因此放在这里也算合适,那就是惩罚因子C.回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题: 注意其中C的位置,也可以回想一下C所起的作用(表征你有多么重视离群点,C越大越重视,越不想丢掉它们).这个式子是以前做SVM的人写的,大家也就这么用,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C,这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样,有些样本丢了也就丢了,错了也就错了,这些就给一

回到目录 Lind.DDD框架里提出了对数据集的控制,某些权限的用户为某些表添加某些数据集的权限,具体实现是在一张表中存储用户ID,表名,检索字段,检索值和检索操作符,然后用户登陆后,通过自己权限来构建对应表的查询语句,即动态构建表达式树,这种操作一些被写在业务层上,我们可以在业务层需要进行数据集权限控制的地方,添加这种策略,下面具体分析说明一下． 看一下数据集权限表结果 public class User_DataSet_Policies { /// <summary> /// 用户ID /