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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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
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
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
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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CTPN
原创
2021-08-05 11:12:15
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CTPN
原创
2021-08-02 16:17:34
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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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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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# 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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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
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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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
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx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。https://..com/skyfsm/p/9776611.html本文项目代码 获取方式...
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2021-10-25 11:51:15
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目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
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2023-08-01 14:21:55
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