Aster：An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification(tensorflow框架下）容器docker内实现

最新推荐文章于 2023-05-27 11:00:32 发布
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#tensorflow #docker #深度学习

本文详细介绍了如何从建立工程目录开始，通过编写Dockerfile并构建镜像，最终在指定目录下运行Aster代码的过程。特别强调了在运行demo脚本前，需确保环境中已安装特定版本的TensorFlow，以避免运行错误。

代码主页： https://github.com/bgshih/aster
1.建立工程目录
aster-code:在这里插入图片描述
aster-master:
在这里插入图片描述
aster:在这里插入图片描述
2.建立镜像
编写dockerfile
在这里插入图片描述执行命令：

docker build -t aster-test:v2 .
docker run -i -t aster-test:v2 /bin/bash

启动镜像成功！
3.进入目录：

cd
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1
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转自：https://www.cnblogs.com/lillylin/p/9315180.html 代码链接：https://github.com/bgshih/aster 方法概述 本文方法主要解决不规则排列文字的文字识别问题，论文为之前一篇CVPR206的paper（Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification，方法简称为RARE）的改进版（journal版）。 1. 主要思路 针对不规则文字，先矫正成正常线性排列.
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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
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