文字识别ASTER视频详解

最新推荐文章于 2024-09-05 06:21:01 发布
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分类专栏： 深度学习
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OCR论文笔记系列（二）: ASTER文字识别
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
02-19 5614
本文主要主要介绍文字识别经典论文ASTER,其主要解决不规则排列文字的文字识别问题，论文为之前CVPR206的paper（Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification，方法简称为RARE）的改进版。 1. 主要思路 针对不规则文字，先矫正成正常线性排列的文字，再识别； 整合矫正网络和识别网络成为一个端到端网络来训练； 矫正网络使用STN，识别网络用经典的sequence to sequence + attention......
OCR文字识别方法综述
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07-05 1万+
摘 要：文字识别可以把海量非结构化数据转换为结构化数据，从而支撑各种创新的人工智能应用，是计算机视觉研究领域的分支之一，其任务是识别出图像中的文字内容，一般输入来自于文本检测得到的文本框截取出的图像文字区域。近几年来，基于深度学习的文字识别算法模型已取得不错成果，其过程无需进行特征处理且可以实现复杂场景文字识别，效果要优于传统文字识别方法，逐渐成为文字识别研究应用的主流方式。本文将主要介绍基于深度学习的文字识别技术综述，分类总结主流文字识别经典算法，讨论未来文字识别领域发展与研究趋势。关键词：OCR...
ASTER文字识别
最新发布
爱编程的鱼的博客
09-05 985
的Seq2Seq的模型，它直接从矫正后的图像预测文本序列。通过大量的实验，验证了矫正网络的有效性，展现了ASTER识别规则与不规则的识别能力。此外，还证明了ASTER在端到端网络中的强大作用，它能够很好地增强文本识别的效果，使得水平方向文本识别器得以识别多方向文字。弯曲文字在自然场景中很常见，很难识别，对于弯曲文字的识别一般是先进行文字区域检测，然后再进行文本图片矫正、识别。定位网络由一个CNN网络预测出控制点坐标，并且在训练过程中无需任何坐标标注，只依赖识别网络的文本gt，完全由反向传播的梯度监督。
内涵：文本识别论文之Aster解读
算法工程师进阶之路
09-26 2602
ASTER是独立于另一篇博文CTC文本识别的另一篇经典识别论文。它的全称是~~A~~ ttentional ~~S~~ cene ~~Te~~ xt Recognizer with Flexible ~~R~~ ectification。这篇文章从两个维度介绍了Aster论文：整体和核心模块TPS细节。接下来计划补充另外两个维度：Attentional 文本识别和基于CTC的CRNN对比以及从Aster这篇论文中获得的启发。
ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification
TJMtaotao的博客，高校计算机教师
12-16 919
ASTER：一种具有灵活校正的注意力场景文本识别器 Baoguang Shi, Mingkun Yang , Xinggang Wang, Pengyuan Lyu, Cong Yao , and Xiang Bai 摘要-场景文本识别的一个挑战性的方面是处理具有扭曲或不规则布局的文本。特别是透视文本和曲线文本在自然场景中较为常见，且难以识别。本文介绍了一种端到端的神经网络模型ASTER，它由...
文字识别领域经典论文回顾第四期：ASTER
chibohe123的博客
09-30 1233
1. 开篇 在之前介绍的三篇论文，处理的对象都是水平的文本，常见于各类票据卡证等。而在自然场景中，因为图片本身属性的问题，加上拍摄角度的不同，往往会造成图片里文字的扭曲，主要包括弯曲、透视、多方向等问题。为了解决此类问题，本文提出了一类基于矫正器的文字识别方法。代码可以参考：https://github.com/ayumiymk/aster.pytorch 2. 论文解读 2.1 总览 ASTER是2018年提出的论文，论文的全称是《ASTER: An Attentional Scene Text
OCR论文笔记系列（一）: CRNN文字识别
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12-08 2万+
本文主要介绍OCR领域经典深度学习方法CRNN+CTC,CRNN是一种卷积循环神经网络结构，用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题。CRNN网络结构包含三部分，从下到上依次为：1. 卷积层。作用是从输入图像中提取特征序列。2. 循环层。......
OCR入门教程系列（一）：OCR基础导论
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04-01 9万+
📝导读：本系列主要介绍计算机视觉领域OCR文字识别领域技术发展方向，面向深度学习同学，内容总计五章，每章将从OCR技术发展、概念、方法等各种角度展开详细介绍。第一篇介绍OCR概念及发展以及相关数据集，其次列出几种常见的OCR文本检测与文本识别技术，文章最后分享几种开源的OCR平台，后续系列文章将继续介绍OCR相关技术及实战演练。
Python-ASTER具有灵活校正功能的注意场景文本识别器
08-11
ASTER: 具有灵活校正功能的注意场景文本识别器
华科新开源文本识别算法：ASTER与DeepLesion数据集百度云下载
我爱计算机视觉
07-27 734
(欢迎关注“我爱计算机视觉”，一个有价值有深度的公众号~)ASTER昨天跟大家介绍了白翔老师团队ECCV2018上的最新工作：华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文：Mask Te...
论文翻译-ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification
快乐的小小程序猿
05-27 1625
论文翻译-ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification 原文地址: https://ieeexplore.ieee.org/iel7/34/4359286/08395027.pdf 【推荐】相关阅读资料下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Yon8qf2Lqb31SaoruZgkAA 提取码：h1ob 【注】：翻译仅供参考，准确含义和表达参考英文原文 ASTER：一个具有灵活矫
论文阅读（XiangBai——【PAMI2018】ASTER_An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification )...
weixin_30457065的博客
07-16 1258
目录 XiangBai——【PAMI2018】ASTER_An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification 作者和论文 方法概述 1. 主要思路 2. 方法框架和流程 3. 文章亮点 ...
【总结】文字检测与识别资源
一寒惊鸿
06-22 2万+
综述 [2015-PAMI-Overview]Text Detection and Recognition in Imagery: A Survey[paper]   [2014-Front.Comput.Sci-Overview]Scene Text Detection and Recognition: Recent Advances and Futur
图像文字识别初探(四)-- single-shot text detector
陶将的博客
12-12 2322
图像文字识别初探(一)-CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)和DTRN(Deep-text Recurrent Network) 图像文字识别初探(二)-FAN(Focusing Attention Network) 图像文字识别初探(三)-Mask TextSpotterr 图像文字识别初探(四)-- single-shot text det...
Paddle的场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition)
Stay fool & simple
07-27 1899
import gzip import os import click import paddle.v2 as paddle from config import TrainerConfig as conf from network_conf import Model from reader import DataGenerator from utils import get_file_list,...
Scene Text Detection with Supervised Pyramid Context Network（基于监督金字塔上下文网络的场景文本检测）
qq_38284951的博客
03-26 2101
这是一篇中国电子科技大学的文本检测文章 引言 基于深度学习的场景文本检测方法在过去几年取得了显着成效。 然而，由于自然场景的高度多样性和复杂性，当应用于在现实世界环境中捕获的图像时，目前最先进的文本检测方法仍可能产生大量假阳性结果。 为了解决这个问题，作者受到Mask R-CNN的启发，文中提出了一种有效的场景文本检测模型，该模型基于特征金字塔网络（FPN）和实例分割。 作者提出了一个监督金字...
一文带你了解两种Transformer文字识别方法
华为云官方博客
11-27 4791
摘要：受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如在HGA-STR和 SRN。 当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型取得了非常好的效果。然而由于RNN只能采用串行计算，在目前大量采用并行计算设备的前提下，RNN面临着明显的速度瓶颈。若弃用RNN只使用CNN，性能往往不尽如人意。在NLP领域，Ashish Vaswan[1]等人提出的Tra
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