Character Region Awareness for Text Detection（CVPR2019）解读

最新推荐文章于 2024-09-30 10:43:26 发布
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#CVPR2019 #文本检测 #分割

本文详细解读了CVPR2019上提出的CRAFT文本检测算法，该方法通过字符区域意识实现单字分割和字符间连接，使用弱监督学习策略，通过生成的字符级和连接边框进行训练。文章介绍了训练数据标签的生成、弱监督学习框架以及防止错误标签影响网络的评价方式。

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Vision - 理解 Character Region Awareness for Text Detection (CRAFT) 文本检测算法
AGI
07-06 7248
Character Region Awareness for Text Detection (CRAFT)，文本检测算法，通过每个字符区域，以及字符之间的亲和力，检测文本区域。CRAFT 算法的核心，在于处理任意形状的文本，包括弯曲、长形或变形的文字。基于 VGG16 的全卷积神经网络模型，计算区域分数和亲和力分数，其中区域分数用于定位单个字符，而亲和力分数则用于将单个字符组合成文本区域。
论文阅读： Character Region Awareness for Text Detection （CRAFT）
绝望的乐园
06-02 7258
简介 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01941 这篇论文的主要是解决文本检测的问题，思路是利用分割的方法，与图像分割有些不同的是，CRAFT不是对整个图像进行像素级分类，而是做了回归，它有两个分支，一个是目标是字符的中心的概率（这里用概率可能不是很准确，或许说是距离字符中心的距离更好一些），另一个是字符之间的连接关系，然后经过一步后处理，得到文本的边界框。 网络结...
CRAFT（Character Region Awareness for Text Detection）
博客
05-29 1750
相关资料 论文地址：Character Region Awareness for Text Detection 作者的推理部分代码：clovaai/CRAFT-pytorch https://zhuanlan.zhihu.com/p/76528329 字符级文本检测CRAFT 这个方法来源于CVPR2019 Character Region Awareness for Text Detection的论文，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01941.pdf 已经开源的代码：ht
Character Region Awareness for Text Detection 论文解读
Diliduluw的博客
11-10 543
字符+字符间的联系+弱监督 解决长的/弯曲的/任意形状的文本 提出单词（word）级别的标注缺少语义信息 高斯分布的概率图（文本边界不需要严格定义了）+弱监督训练方式 【摘要+介绍】： word level的bbox在表达任意形状的文本时有限制，原因是： wordlevel的bbox在遇到弯曲/变形的/特别长的文本时，很难准确的包围文本框 因此，一个可...
CV-Paper-文字检测-Character Region Awareness for Text Detection
BLUE BOX
10-22 814
Character Region Awareness for Text Detection 基于字符识别的文字检测 这篇文章是利用关键点检测的思想来进行文字检测。检测单个字符，并且识别出哪些字符是组成文字的，这样就可以检测出一组组文字。 以前的一些方法都是检测word-level的bounding box，但是这样会遇到一些难点，例如文字是弯曲的，不规则的，或则是特别长的。如果是基于charact...
【翻译】CRAFT：Character Region Awareness for Text Detection
Gavid的博客
12-21 647
【翻译】Character Region Awareness for Text Detection摘要1.引言2.相关工作 摘要 最近出现了基于神经网络的场景文本检测方法，并显示出令人鼓舞的结果。经过严格的单词级边界框训练的先前方法在以任意形状表示文本区域方面显示出局限性。在本文中，我们提出了一种新的场景文本检测方法，通过探索每个字符和字符之间的亲和力来有效地检测文本区域。为了克服单个字符级注释的不足，我们提出的框架利用了合成图像的给定字符级注释和通过学习的临时模型获取的真实图像的估计字符级基础。为了估计字
CRAFT: Character Region Awareness for Text Detection ---- 论文阅读笔记
学无止境
07-31 3118
基于字符区域感知的文本检测 文提出了一种基于 **字符感知** 的文本检测方法。该方法是通过精确地定位每一个字符，然后再把检测到的字符连接成一个文本达到检测的目的。由于该方法只需要关注字符以及字符之间的距离，不需要关注整行文本，所以不需要很大的感受野，对于弯曲、变形或者极长的文本都适用。由于要精确的检测到每一个字符，所以对粘连字符（比如孟加拉语和阿拉伯语）的检测效果并不是很好。
论文解析——Character Region Awareness for Text Detection，字符级文本检测CRAFT算法
bug404
08-01 1065
。这篇论文主要解决之前的文本检测是基于word-level的检测框，不能识别任意形状的文本的问题。与之前的方法不同，此方法的主要特点是针对文本的检测是字符级的，同时还会学习字符间的affinity（字符间的亲和性，表示字符之间的关系，这种亲和性帮助算法将相邻的字符组合成单词或文本行）。CRAFT 是一种基于字符区域感知的文本检测方法，它不仅关注单个字符的检测，还关注字符之间的关系。这样做的好处在于：使用小感受野也能预测大文本和长文本，只需要关注字符级别的内容而不需要关注整个文本实例。
Character Region Awareness for Text Detection解读
Xinyu_cheng的博客
06-24 4256
前言 这篇文章是CVPR 2019的一篇文章，做的是文本检测，主要是从文本显著图入手的，作者创新性地构建了一个专用于character检测的网络，我觉得这才更符合于目标检测这一类的概念，一个character就是一个目标，而不是一个word，因为所有的word都是有character构成的，下面具体来看一下文章中的想法。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01941....
文本检测算法:CRAFT（CVPR2019）
AI-Mei的博客
10-13 6718
多种文本检测算法性能对比 (https://blog.youkuaiyun.com/qq_39707285/article/details/108754444) Character Region Awareness for Text Detection1. 关键点2. 算法2.1 网络结构2.2 训练2.2.1 生成GT 1. 关键点 先前的文本检测算法通常使用刚性单词级别的边界框训练的方法，导致这类算法在检测任意形状文本区域方面存在局限性。 本文设计了一种新的文本检测算法，通过检测每个字符和字符之间的联系来有效地检
Character Region Awareness for Text Detection(2)
weixin_43751285的博客
12-16 303
4 方法论 我们的主要目标是在自然图像中精确定位每个字符。为此，我们训练了一个深层神经网络来预测字符区域和字符之间的亲和力。由于没有公共字符级的数据集，所以采用弱监督的方式对模型进行训练。 // 这一段讲了craft需要实现的目标，和实现目标的方法：神经网络输出字符区域概率和字符间距概率。没有字符集别的数据集，通过弱监督训练而成。 4.1 体系结构 我们的主干网采用基于VGG-16的全卷积网络体系结构。我们的模型在解码部分与编码部分有拼接，这与U-net相似，因为它聚集了低水平的特征。最终输出有两个通道作为
CRAFT: Character Region Awareness for Text Detection ---- 论文翻译
学无止境
07-30 2580
基于字符区域感知的文本检测 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.01941 摘要   最近出现了基于神经网络的场景文本检测方法，并且已经显示出可观的结果。之前的方法使用严格的单词级别的边界框训练，在表示任意形状的文本区域会有所限制。在本文中，我们提出了一种新的场景文本检测方法，通过探索每个字符和字符之间的亲和力来有效地检测文本区域。为了克服缺乏单个字符级注释的缺点，...
CRAFT:Character Region Awareness for Text Detection 论文详解
weixin_45954326的博客
03-03 1201
CRAFT论文详解，参考多篇博客，也是自己学习的一个记录。
[论文阅读]Character Region Awareness for Text Detection
m0_38018513的博客
09-28 366
Character Region Awareness for Text Detection https://arxiv.org/abs/1904.01941 思想： 作者提出了一个character-level的文本检测方法，通过对character和affinity between characters的分割，实现对arbitrary shape的word的检测与完美描绘。 重点： 1.通过ch...
论文翻译之Character Region Awareness for Text Detection
u011489887的专栏
07-22 1484
摘要 引言
【读点论文】Character Region Awareness for Text Detection通过预训练合成数据实现字符级的弱监督训练，加入分水岭实现字符分割，对连接类的语种不具适配性
最新发布
白水空空
09-30 1085
我们提出了一种名为 CRAFT 的新型文本检测器，即使没有给出字符级注释，它也可以检测单个字符。所提出的方法提供了字符区域得分和字符亲和力得分，它们一起以自下而上的方式完全覆盖各种文本形状。由于提供字符级注释的真实数据集很少见，我们提出了一种弱监督学习方法，该方法从临时模型生成伪 GT**。CRAFT 在大多数公共数据集上表现出最佳性能，并通过在无需微调的情况下展示这些性能来展示泛化能力。作为我们未来的工作，我们希望以端到端的方式使用识别模型训练我们的模型，以查看 CRAFT 的性能、稳健性和泛化性是否
文本检测(Text Detection)简要综述
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03-15 1万+
文本检测(Text Detection)是计算机视觉领域的经典问题，该技术旨在寻求一种可靠方法作为文本识别技术的前端，是目标检测(Object Detection)领域的一个子问题 检测(Detection)在计算机视觉中的位置 计算机视觉有四大基本任务: 分割(classification)、定位(检测localization、detection)、语义分割(Semantic segmentation)、实例分割(Instance segmentation) 这四个任务需要对图像的理解逐步深入。给定一
PyTorch实现CRAFT文本检测器：字符区域与亲和力的探索
CRAFT（Character Region Awareness for Text Detection）模型的核心理念是识别图像中的文本区域，通过精确地定位每个字符来提升文本检测的准确性。该模型强调字符区域之间以及字符与背景之间的亲和力，从而能够更...
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