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

       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

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

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

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

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

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

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,

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

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

[训练测试过程记录]Faster-RCNN用于场景文字检测 原创 2017年11月06日 20:09:00 标签: 609 编辑 删除 写在前面:github上面的Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展. 和py-faster-rcnn相比,该项目的主要改动为:将检测类别换成了背景和文字,并且更改了数据集. 对于初学者而言,要实现一个自己的baseline,第一步可以尝试训练别人已经实现了的网络,看看整个的运行流程是怎么

本文将继续讲述图像处理算法的FPGA实现,后续可能更新图像旋转(1080P).画中画.快速DCT等算法.视频场景切换检测常用于视频编解码领域,我选用的算法是双阈值灰度直方图检测法,起初在MATLAB上实现并测出最佳双阈值,然后将其转换为verilog代码,最终在XILINX K7开发板上实现视频场景切换检测的效果. 双阈值灰度直方图算法,顾名思义是采用两个灰度阈值来判断视频场景的切换.其中一个是渐变阈值T1,表明视频场景可能发生改变:另一个是突变阈值T2,表示阈值已经发生改变.当相邻帧灰度直方图

[源码分析]Text-Detection-with-FRCN 原创 2017年11月21日 17:58:39 标签: 659 编辑 删除 Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展.对Text-Detection-with-FRCN的理解过程,本质上是对py-faster-rcnn的理解过程.我个人认为,初学者,尤其是对caffe还不熟悉的时候,在理解整个项目的过程中,会有以下困惑: 1.程序入口 2.数据是如何准备的? 3

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

进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭

论文标题:Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文源代码的下载地址:https://github.com/tianzhi0549/CTPN 论文代码的下载地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 论文地址

云从科技提出了一种端到端的深度学习文本检测框架Pixel-Anchor,通过特征共享的方式高效的把像素级别的图像语义分割和锚检测回归放入一个网络之中, 把像素分割结果转换为锚检测回归过程中的一种注意力机制,使得锚检测回归的方法在获得高检出率的同时,也获得高精确度.此外,对于如中文这样文本长 度跨度很大的语言,在Pixel-Anchor中,提出了一个自适应的预测层,针对不同层级的特征所对应的感受野范围,设计不同的锚以及锚的空间位置分布,以更 高的效率更好的适应变化的文本长度.如前所述,在两个具有挑

光学字符识别技术:让电脑像人一样阅读 微软亚洲研究院,霍强: https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/ocr-20150720 文章,我们应该做什么样的研究 https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/32b18c83-0583-4ae2-91c7-c2d61df95d90 燃起对研究的激情:马毅http://blog.sina.com.cn/s/blog_4caedc7a0100gsq0.html 研究的N字真经: h

Learning Markov Clustering Networks for Scene Text Detection 论文下载:https://arxiv.org/pdf/1805.08365v1.pdf 1方法概述 1.1主要思路 这篇提出了一种新的框架 - 马尔可夫聚类网络(MCN),用于任意大小和方向的文本对象.MCN通过首先将图像转换为随机流图(SFG),随机流图对目标的局部相关性和语义信息进行编码,然后在该图上执行马尔可夫聚类来预测实例级边界框. 1.2文章亮点 ·提出了一种自底向