CTPN
原创
2021-08-02 16:17:34
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CTPN
原创
2021-08-05 11:12:15
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前言今天讲的是CTPN，Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network同样无论别人怎么写，我们讲原理力求简单，用最low的话，讲最复杂的原理（吹个牛，别介意），可能讲的并不是那么好但是一定更倾向于我们这儿样的小白。话不多说，开整。算法初识1》算法能干什么？ 答：识别文本啊，你看他那个名字，就是场景文本
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2024-06-29 17:12:49
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CTPN文字检测网络，是在2016年的论文Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network中提出，其在Fast-rcnn的基础上进行改进，提出了一种适合检测文字的神经网络，算是一篇开创性的论文，影响了后面文本检测算法的方向。其对横向文本的检测能力很好，目前也常用于文档，合同和发票等领域的
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2024-05-19 12:14:12
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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、训练时， _ima
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2018-11-12 15:06:00
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在进行文本检测和识别的研究时，CTPN（Curve Text Proposal Network）是一种非常有效的深度学习模型，它在图像中的文本检测方面表现优异。本文将详细记录我在解决“CTPN PyTorch”相关问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及进阶指南。
### 环境配置
为了确保CTPN模型可以正常运行，首先需要配置Python和相关依赖。以下是整个
在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文
BiLSTM-CRF 被提出用于NER或者词性标注，效果比单纯的CRF或者lstm或者bilstm效果都要好。根据pytorch官方指南(https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion)，实现了BiLSTM-CRF一个toy级别
checkpoint一种用时间换空间的策略
torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args, **kwargs)为模型或模型的一部分设置Checkpoint 。检查点用计算换内存（节省内存）。 检查点部分并不保存中间激活值，而是在反向传播时重新计算它们。 它可以应用于模型的任何部分。具体而言，在前向传递中，function将以
1、RCNN RCNN算法训练过程可分为以下四步： step1、对于训练样本集中，每一张图生成1~2k个候选区域（使用Selective Search）；  
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2024-09-03 04:06:27
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NO是常开（NORMAL OPEN)，就是通常即未通电状态下，是断开的，通电后在电磁线圈的作用下（吸合）处于闭合状态。NC是常闭(NORMAL CLOSE)，就是通常即未通电状态下，是闭合的，通电后在电磁线圈的作用下（吸合）处于断开状态。指接触器、继电器等电气开关元件辅助触点在常态下（未通电时）的状态； https://yunzhi.github.io/headset_kno
文章目录一、CTPN简介二、CTPN检测流程三、小结一、CTPN简介一个简单的文字识别流程如下：Step 1. 通过手机、摄像机、扫描仪等设备采集
原创
2019-08-23 22:27:22
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何为OCR ？OCR的全称为“Optical Character Recognition” 中文翻译为光学字符识别。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和人都能够理解的形式的过程。先来看一个简单的OCR的流程：第一步，通过图像信息采集（一般就是相机），得到包含了待识别字符的图像，分析结构。第二步，运用阈值操作等一些图像处理的方法对待测...
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2021-08-30 16:26:34
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字符检测CTPN的tensorflow实现训练步骤预测单张图片检测效果图参考：https://github.com/Li-Ming-Fan/OCR-DETECTION-CTPN训练步骤按照以下步骤训练CTPN模型：1，python data_base_normalize.py＃规范化预训练的背景图片2，python data_generator.py 0＃生成验证数据3，python data_generator.py 1＃生成训练数据4，python script_detect.py＃进行训
原创
2021-07-29 12:18:23
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编译CTPN、crnn、sceneReco深度学习图片文字定位识别遇到的坑图片文字定位：https://github.com/tianzhi0549/CTPN 图片文字识别： https://github.com/bgshih/crnn 综合两者并支持中文：https://github.com/bear63/sceneReco 硬件要求我使用的是Ubuntu 14.04.5 LTS(因为crn
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2024-08-09 17:20:00
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自然场景文本检测CTPN流程详解标签： 文本检测 CTPN tensorflow说明： 借鉴了网上很多资源，如有侵权，请联系本人删除！摘要对于自然场景中的文本检测，难点是：字体多变、遮挡、不规则变化等，其实对于实际的应用场景，针对自己的需求可以采用通用的目标检测框架（faster Rcnn，SSD，Yolo，Retina）等网络，或许也能满足项目的需求。而CTPN等用于文本检测的方法，对...
原创
2021-09-07 11:32:10
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# 唐宇迪pytorch资源文字识别ctpn实现教程
## 引言
本文将教会你如何使用唐宇迪的PyTorch资源实现文字识别CTPN（Connectionist Text Proposal Network）。CTPN是一种用于场景文本检测的深度学习模型，该模型能够检测图像中的文本区域，并生成对应的文本框。我们将按照以下步骤来实现这个任务。
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现过程的步骤和对
原创
2024-01-31 06:07:51
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从Cornell数据集网站：http://pr.cs.cornell.edu/grasping/rect_data/data.php 中，我们可以得到比较详细的数据集格式信息，但是其中关于pcd文件的说明不太详细，经过一段时间的查询，记录一下。以pcd0100.txt为例，打开文件，第一行就是“# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format”，说明文件
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2024-06-23 04:36:26
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基于pytorch的LSTM进行字符级文本生成实战 文章目录基于pytorch的LSTM进行字符级文本生成实战前言一、数据集二、代码实现1.导入库及LSTM模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数总结完整代码后续 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习中深度学习的内容使用pytorch构建LST
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2024-03-06 07:45:35
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目录从零写CRNN文字识别 —— （1）准备工作从零写CRNN文字识别 —— （2）准备配置文件从零写CRNN文字识别 —— （3）数据加载器从零写CRNN文字识别 —— （4）搭建模型从零写CRNN文字识别 —— （5）优化器和Loss从零写CRNN文字识别 —— （6）训练前言完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn训练训练部
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2024-02-08 15:20:31
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