简介 论文题目:PixelLink: Detecting Scene Text via Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.01315 代码实现:https://github.com/ZJULearning/pixel_link PixelLink放弃了边框回归的思想,采用实例分割的方法,分割出文本行区域,然后直接找对应文本行的外接矩形框． 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38171172 感…

Dan Deng--[AAAI2018]PixelLink_Detecting Scene Text via Instance Segmentation 作者和代码 tensorflow代码 关键词 文字检测.多方向.直接回归.$$xywh\theta$$.one-stage.开源 方法亮点 使用instance segmentation的思路做(利用了二类分类+每个像素点与周围8个顶点的link分类) 利用图像处理方法进行后处理,不需要用NMS 方法概述 本文方法采用instance segm…

2017-2018_OCR_papers 1. 简单背景 基于深度的OCR方法的发展历程 近年来OCR发展热点与趋势 检测方法按照主题进行分类 2. ECCV + CVPR + ICCV +AAAI 检测 水平文本 Shangxuan Tian--[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision Shitala Prasad--[ECCV2018]Using Object Information for Spotting T…

论文地址:https://github.com/ChanChiChoi/awesome-ocr 下面是已经看过的论文: CTPN CRNN TextBoxes EAST FOTS PixelLink…

[摘要] 主要是文字检测和文字识别作为计算机视觉一部分的重要性,基本知识,面临的挑战,以及部分最新的成果. 人类认识了解世界的信息中91%来自视觉,同样计算机视觉成为机器认知世界的基础,也是人工智能研究的热点,而文字识别是计算机的重要组成部分.我们生活当中文字是无处不在的,可以说离开了文字我们衣食住行各方面都会很不方便. 首先,文字并非自然产生,而是人类特有的造物,是高层语义信息的载体,文字从整个文化的角度来讲也是非常重要的,人类的文明离不开文字,文字是我们学习知识.传播信息.记录思想很重要的载…

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…

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…

字符识别OCR原理及应用实现 文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号.光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(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. 工业场景的图像文字识别更加复杂,出现在很多不同的场合.例如医药品包装上的文字.各种钢制部件上的文字.容器表面的喷涂文字.商店标志上的个性文字等.在这样的图像中,字符部分可能出现在弯曲阵列.曲面异形.斜率分布.皱纹变形.不完…