Crnn中文end-to-end识别

最新推荐文章于 2025-03-17 13:22:51 发布

大熊吃土豆

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分类专栏：深度学习文章标签：开源项目 github 文字检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013293750/article/details/73188934

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本文介绍了一个开源的CRNN中文end-to-end识别项目，包括模型链接和CTPN文字检测模型。作者详细分析了CRNN网络设计，如输入尺寸、卷积层和池化层的影响，以及LSTM层的输出结构。实验结果显示，使用约150万个样本训练，测试集准确率为62%，但需要更多样本以提高模型稳定性。最后，提到了CTPN+CRNN结合的场景文字检测识别效果，尽管未按顺序输出，但整体识别率尚可，预计增加训练样本数量能改善识别性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

中文识别利用crnn训练英文的网络来训练中文，字符个数5529左右，中文的顺序按照tesseract开源项目复制过来的。

github:
https://github.com/bear63/sceneReco
model:
https://pan.baidu.com/s/1i5OLwt3 crnn文字识别模型
https://pan.baidu.com/s/1i4Hd9zv ctpn文字检测模型
1:样本获取

**算法论文:**
      Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images
      Github: https://github.com/ankush-me/SynthText
**词库:**
     https://pan.baidu.com/s/10anmu  + 英文词汇 经过处理后得到大约500兆
     6000万词组
**字体:**
    ubntu系统下支持中文的字体，选了大概10种字体左右
**背景图片库:**
   http://zeus.robots.ox.ac.uk/textspot/static/db/bg_img.tar.gz
   大约有一万张分割好的图片
**算法大致过程:**
   随机从背景图片库中选出一张图片，随机从词库中选出一些词组，与背景图片分割                 -      的块进行匹配，选好字体，颜色，大小&#

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