源码地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 该地址提供了 CTPN 的 tf 版本的实现,代码文档写得很详细,issue 里面也帮助解决了不少问题. 下面简单记录在复现训练的时候遇到的一些问题: 1.首先,必要的环境配置 2.可以尝试用已有的训练好的模型,运行 demo.py 测试一些图片 3.训练数据准备,按照作者的要求,将他已经准备好的数据(一定的格式)拷贝到data/ 目录下面,然后将对应的名字命名正确,能找到对应的文件 4…

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…

小编在学习文字检测,因为作者提供的caffe实现没有训练代码(不过训练代码可以参考faster-rcnn的训练代码),所以我打算先使用tensorflow实现,主要是复现前辈的代码,主要是对文字检测模型进行训练. 代码的GitHub地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 主要写一下自己实现的过程,因为原文给的步骤,小编没有完全实现,所以首先打算解读一下原文步骤,然后加上自己的理解,写下自己可以实现的步骤. 文本检测概述 文本检测可…

参考 [1] https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn [2] https://github.com/senlinuc/caffe_ocr [3] https://github.com/YCG09/chinese_ocr  感谢作者! [4] https://github.com/xiaomaxiao/keras_ocr 认真看源码! 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别 文本检测:CTPN 文本识别:…

一.任务介绍 这次的任务是对两百余张图片里面特定的编号进行识别,涉及保密的原因,这里就不能粘贴出具体的图片了,下面粘贴出一张类似需要识别的图片. 假如说我的数据源如上图所示,那么我需要做的工作就是将上面图片里面标红的数字给识别出来. 我采用的算法是https://github.com/YCG09/chinese_ocr,这是基于Tensorflow和keras框架采用ctpn+densenet+CTC算法来完成对图片指定内容的字符识别. 二. 图像标注 既然要进行OCR识别,那么一定要对已有的数…

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

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…

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…

训练数据处理: 天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集: 1)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 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4]  2)MSRA_TD500使微软收集的一个文本检测和识别的一个数据集,里面的图像多是街景图,背景比较复杂,但文本位置比较明显,一目了然. 因为MSRA_TD500的标…