FOTS端到端OCR论文阅读

2024-06-13 09:48
文章标签 阅读 论文 ocr 端到 fots

本文主要是介绍FOTS端到端OCR论文阅读,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

3.2 文字识别部分


采用RoIRotate将文字区域输出为固定高度,不同长度的图片,并保持长宽比不变。示意图如下:
在这里插入图片描述
同时这里采用的是双线性插值方式实现的(有点像roi align)。
同时论文提到将特征映射填充到最大宽度,在损失函数中忽略填充部分。
此外,不像图像分类,文字识别对检测结果非常敏感,一点的检测误差就会切掉几个像素,这对识别网络是非常有害的。所以训练的时候用的是标注数据;测试时采用阈值和NMS提取出文字区域

3.4 文字识别分支


  • 网络结构
    在这里插入图片描述
    采用了VGG式的堆叠方式
    池化操作只在高度方向做,宽度方向没有
    采用了一层有256个隐含节点的LSTM层
    LSTM层和最后输出的线性层之间有dropout
    采用CTC作为识别部分的loss函数

3.5 应用细节

  • 用ImageNet上预训练的模型初始化
  • 用Synth800k数据集训练10个epochs
  • 数据增强部分
    • 图像的长边resize到[640,2560]之间
    • 图像随机旋转[-10,10]
    • 高度随机变换比例[0.8,1.2],宽度不变
    • 从原图中随机crop出640×640的区域
  • 困难样本挖掘技术
    • 分类:512个难的负样本+512个随机负样本+所有的正样本
    • box回归:128个难的正样本+128个随机正样本

这里最关键的就是怎么判定样本的难易程度

4. 实验

在这里插入图片描述
反正就是结果很好,到现在2019-7-19依然很有竞争力。

这篇关于FOTS端到端OCR论文阅读的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1056956

相关文章

使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

《使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具》:本文主要介绍一个使用Python开发的工具,允许用户在图像上进行矩形标注,使用OCR对标注区域进行文本识别,并将结果保存为Excel文件,感兴... 目录项目简介1. 图像加载与显示2. 矩形标注3. OCR识别4. 标注的保存与加载5. 裁剪与重置图像

Java使用Tesseract-OCR实战教程

《Java使用Tesseract-OCR实战教程》本文介绍了如何在Java中使用Tesseract-OCR进行文本提取,包括Tesseract-OCR的安装、中文训练库的配置、依赖库的引入以及具体的代... 目录Java使用Tesseract-OCRTesseract-OCR安装配置中文训练库引入依赖代码实

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚 第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境,人类医生(即医学学习者)可以在其中与患者代理进行医学

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出 在数字化时代,文本到语音(Text-to-Speech, TTS)技术已成为人机交互的关键桥梁,无论是为视障人士提供辅助阅读,还是为智能助手注入声音的灵魂,TTS 技术都扮演着至关重要的角色。从最初的拼接式方法到参数化技术,再到现今的深度学习解决方案,TTS 技术经历了一段长足的进步。这篇文章将带您穿越时

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

论文翻译:ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中 文章目录 验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言 摘要 大型语言模型是在大量互联网数据上训练的,这引发了人们的担忧和猜测,即它们可能已

OmniGlue论文详解(特征匹配)

OmniGlue论文详解(特征匹配) 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

软件架构模式:5 分钟阅读

原文: https://orkhanscience.medium.com/software-architecture-patterns-5-mins-read-e9e3c8eb47d2 软件架构模式:5 分钟阅读 当有人潜入软件工程世界时,有一天他需要学习软件架构模式的基础知识。当我刚接触编码时,我不知道从哪里获得简要介绍现有架构模式的资源,这样它就不会太详细和混乱,而是非常抽象和易