视频讲解DBNet

最新推荐文章于 2023-03-06 21:42:14 发布
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#深度学习 #文字检测

这是一篇原创视频博客，博主分享了信息技术领域的专业知识，并欢迎观众指出任何错误进行讨论。内容涵盖编程、软件开发等多个方面。
OCR入门教程系列（三）：文字检测技术总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-06 1万+
📝导读：在本系列前两章内容中，主要介绍OCR的概念、发展及主流OCR技术介绍，本章将继续介绍深度学习在OCR方法的应用。首先回顾第一章的内容，文中提到OCR识别过程，大部分识别流程包括文字检测和文字识别部分，本章将对文字检测部分进行详细阐述。 本系列目录： 1️⃣OCR系列第一章：OCR文字识别技术总结（一） 2️⃣OCR系列第二章：OCR文字识别技术总结（二） 3️⃣OCR系列第三章：OCR文字识别技术总结（三） 一、OCR文字识别方法发展 二、文本检测概念介绍 ...
如何优雅的阅读DBNet的训练代码
猫猫与橙子的博客
07-18 4373
工程链接：https://github.com/MhLiao/DB 最近在学习DBNet，然后由于本人想偷懒，然后使用了以上链接的工程（这样就不需要升级cuda和cudnn），最后发现该工程实在是写的太优雅了，完全不知道哪里是数据加载，哪里是测试，各种数据增强又在什么位置，所以现在就我的经验给大家盘点一下； 遇到报错 balance_cross_entropy_loss.py", line 49, in forward negative_loss, _ = torch.topk(negativ
夯实基础系列：文本检测算法DBNet核心代码torch实现
有问题请直接说问题就好
02-17 637
夯实基础系列：文本检测算法DBNet核心代码torch实现
【论文阅读】DBNet（AAAI2020）
络小绎
07-13 4136
论文题目：Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization 论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.08947 代码地址：https://github.com/MhLiao/DB 文章贡献： 1. 提出了用于文字检测的可微二值化网络DBNet，可检测水平文本、多方向文本、弯曲文本，比之前的先进方法拥有更快的速度，同时拥有可观的性能。 2. DBNet使用轻量级骨干时也能拥有不错的效果，且在推理
DBNet++（TPAMI） 原理与代码解析
00000cj的博客
03-06 2815
本文是对DBNet的改进，关于DBNet的介绍具体可见场景文本检测算法 可微分二值化DBNet原理与代码解析，本文新提出了一种自适应尺度融合模块Adaptive Scale Fusion（ASF）module来自适应地融合多尺度的特征，将ASF应用于分割网络，显著地增强了其检测不同尺度文本实例的能力。
DBNet实战：详解DBNet训练与测试（pytorch）
热门推荐
AI浩
04-01 1万+
论文连接：https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf github链接：github.com 网络结构 首先，图像输入特征提取主干，提取特征； 其次，特征金字塔上采样到相同的尺寸，并进行特征级联得到特征F； 然后，特征F用于预测概率图（probability map P）和阈值图(threshold map T) 最后，通过P和F计算近似二值图（approximate binary map B） 在训练期间对P，T，B进行监督训练，P和B是用的相同的监督信号(label)。
【分割网络】DBNet详解
All_In_gzx_cc的博客
04-15 1141
MMLAB深度学习实战系列视频教程完整攻略
18. 第18章 "第九模块：mmaction行为识别"：mmaction是一个用于行为识别的框架，本章节将讲解如何使用mmaction进行视频行为识别任务。 19. 第19章 "额外补充"：本章节可能包括对上述内容的补充或延伸，也可能涉及...
MMLAB开源视觉代码库实战教程详解
BasicVSR++用于视频超分辨率的提升，本部分会讲解该算法的源码实现，帮助学习者掌握如何进行视频质量增强。 15. 多模态3D目标检测算法源码解读 多模态3D目标检测利用来自不同传感器的数据来提高检测的准确性。本...
pytorch 深度学习/神经网络包（含 DBN 等）
潘卓夫
06-03 4729
> GitHub地址： https://github.com/fuzimaoxinan/torch-fuzz > 包含的网络模型： Deep Belief Network(DBN)Deep Autoencoder(DAE)Stacked Autoencoder(sAE)Stacked Sparse Autoencoder(sSAE)Stacked Denoisin...
Db事务的使用
Daisy的博客
04-08 2567
1.首先try{ }catch(Exception $e){ }使用起来【异常捕捉】 try catch会将此处的一系列报错信息捕捉起来，不直接返回给浏览器，当他捕捉到错误之后，会进入catch中，若全程无错，则会直接跳过catch一直往下执行，所有我们对于想要捕捉错误但不返回给浏览器或者想要自定义报错的时候，就可以使用该语句。 2.开启事务 TP5是 Db::startTrans() laravel是DB::beginTransaction(); 该事务实际就是数据库中的事务操作，beginTran
DBNet详解
u010901792的专栏
01-15 1万+
目录 创新点算法的整体架构自适应阈值（Adaptive threshhold）二值化标准二值化可微二值(differentiable Binarization)直观展示可形变卷积（Deformable convolution）标签的生成PSENet标签生成DBNet标签生成损失函数后处理代码阅读数据预处理入口AugmentDetectionData（数据增强类）RandomCropData（数据裁剪类）MakeICDARData（数据重新组织类）MakeSegDetectionData(生成概率图和对应ma
DBNet阅读笔记
张伟的专栏
02-06 6191
原网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94677957 Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization是华科白翔老师团队发表在AAAI2020上的一篇文本检测文章，在PAN的效果上更近一步，效果和性能都再创新高。文章地址 https://arxiv.org/pdf/1911.08947....
学习VGG（网络讲解+代码）
codeswarrior的博客
07-23 8253
VGG （新手入门，如理解有误感谢指正） 论文地址 VGG是由牛津大学的Visual Geometry Group组提出的，在LSVRC 2014中获得了亚军，而冠军是GoogLeNet，后面会学习并讲解。 本篇论文首次探究了网络的深度对于网络预测精度的影响，发现使用尺寸更小的卷积核和更深的网络可以达到更好的预测精度，我们常听说的VGG-16, VGG-19中16和19就是只网络的深度有16层和19层。 整体网络架构 网络的输入尺寸依然是224×224224\times224224×224的RGB图像，并且
学习AlexNet（网络讲解+代码）
codeswarrior的博客
07-09 2930
阅读AlexNet论文 （新手入门，如理解有误感谢指正） 论文地址 AlexNet是2012年ILSVRC的第一名 它的整体框架如图1所示： 图1 首先整体概括一下AlexNet主要用到的一些技术方法： 使用ReLU作为非线性激活函数而非以往的sigmoid或tanh 采用了模型并行，将网络按照feature maps的深度一分为二放在两个GPU上训练 使用了Local Response Normalization（LRN）局部归一化 使用了重叠的池化层 防止过拟合采用了数据增强（Data Augment
学习ZFNet（网络讲解+代码）
codeswarrior的博客
07-23 2075
阅读ZFNet论文 （新手入门，如理解有误感谢指正） 论文地址 ZFNet通常被认为是ILSVRC 2013的冠军，它实际上是对AlexNet的微调，对AlexNet的网络结构进行了细微调整。 但是这篇论文另一个重要的贡献是提出了对卷积神经网络中间层可视化的方法。 下面我们分别看一下： ZFNet： 我们首先只看一下网络结构 我们再放一张AlexNet的网络结构做对比 ZFNet ZFNet output AlexNet AlexNet output (layer1) 卷积层 7×7
学习LeNet（网络讲解+代码）
codeswarrior的博客
07-04 665
阅读LeNet论文 LeNet原论文地址 原论文共分了11个部分，我们所听说的LeNet-5是在Section II第二部分讲解的，其他部分可以自行阅读论文。 不算输入层，LeNet-5一共有7层网络
文字识别ASTER视频详解
codeswarrior的博客
07-06 529
https://www.bilibili.com/video/BV1dy4y1K7oM 视频博客，讲解视频为原创~ 如对您有帮助，十分荣幸~ 若有错误，望批评指正，十分感谢~
视频详解CRNN（框架+代码+CTC理论）
codeswarrior的博客
04-19 528
https://www.bilibili.com/video/BV1Wy4y1473z 视频博客，讲解视频为原创~ 如对您有帮助，十分荣幸~ 若有错误，望批评指正，十分感谢~
DBNet
最新发布
03-19
<think>好的，用户想了解DBNet的使用说明和安装配置。首先，我需要回忆一下相关的引用内容，确保信息准确。根据引用[2]，DBNet是CVPR 2018的项目，用于驾驶行为学习的大规模数据集，但用户可能是指文本检测的DBNet，因为引用[3]和[4]提到文本背景和前景的分离，以及二值化图，这可能和场景文本检测相关。这里可能存在混淆，因为DBNet可能有不同的版本，需要确认。 根据引用[3]和[4]，DBNet算法的主要优势包括高效的二值化处理和后处理简化，适用于不同方向的文本检测。安装配置方面，引用[5]提到了配置mmocr，包括安装PyTorch、mmcv、mmdet等。此外，引用[1]中的conda环境创建可能也是安装的一部分。需要将这些步骤整合起来，给出清晰的安装流程。 用户可能需要区分两个不同的DBNet项目：一个用于驾驶行为，另一个用于文本检测。根据问题上下文，用户可能指的是后者，即文本检测的DBNet，因此需要重点参考引用[3]、[4]、[5]中的信息。安装步骤需要详细列出，包括环境设置、依赖安装、克隆仓库等。同时使用说明应包括模型训练、推理的示例代码，以及可能的应用场景，如文档识别、车牌检测等。 需要确保引用正确，例如引用[4]中的性能优势，引用[5]的安装步骤。还要注意用户可能遇到的问题，比如依赖版本冲突，所以建议使用虚拟环境。此外，代码示例部分要检查是否符合用户提供的格式要求，使用正确的语法，如Python代码块。 最后，生成相关问题时要围绕DBNet的应用、优化、数据集等，确保问题相关且有助于用户进一步了解。可能需要确认引用中的项目地址是否正确，避免混淆。现在组织这些信息，按照用户的结构要求，分步骤说明安装和使用，并添加引用标记。</think>### DBNet 使用说明与安装配置 #### 一、DBNet 简介 DBNet（Differentiable Binarization Network）是一种高效的文本检测算法，通过动态阈值图分离文本前景与背景，简化后处理流程，在速度和精度上均有优势[^4]。其核心思想是将二值化操作嵌入神经网络，实现端到端训练，适用于水平、多方向、弯曲文本的检测场景。 --- #### 二、安装配置步骤 1. **环境准备（推荐使用 Conda）** 创建虚拟环境并激活： ```bash conda create -n dbnet python=3.8 -y conda activate dbnet ``` [^1] 2. **安装 PyTorch 与依赖库** 根据 CUDA 版本安装 PyTorch（以 CUDA 11.3 为例）： ```bash pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html ``` 3. **配置 MMOCR 框架** DBNet 通常基于 OpenMMLab 的 MMOCR 框架实现，安装步骤如下： ```bash pip install -U openmim mim install mmengine mim install mmcv==2.0.0 mim install mmdet==3.0.0 git clone https://github.com/open-mmlab/mmocr.git cd mmocr pip install -v -e . ``` [^5] 4. **验证安装** 运行简单测试脚本： ```python from mmocr.apis import TextDetInferencer inferencer = TextDetInferencer(model='DBNet') inferencer('demo/demo_text_det.jpg', out_dir='outputs/') ``` --- #### 三、使用说明 1. **模型训练** 准备数据集（如 ICDAR2015），修改配置文件后启动训练： ```bash python tools/train.py configs/textdet/dbnet/dbnet_resnet18_fpnc_1200e_icdar2015.py ``` 2. **模型推理** 使用预训练模型检测图像中的文本区域： ```python from mmocr.apis import TextDetInferencer inferencer = TextDetInferencer(model='DBNet', pretrained='dbnet_resnet18_fpnc_1200e_icdar2015.pth') result = inferencer('input.jpg', show=True) ``` 3. **关键参数说明** - `threshold`: 二值化阈值（默认 0.3） - `min_text_score`: 文本区域置信度阈值（默认 0.5） --- #### 四、应用场景 1. 文档扫描与OCR预处理 2. 自然场景下的多语言文本识别（如路牌、广告牌） 3. 工业场景中的印刷缺陷检测 ---
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