基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别

2024-06-24 12:38

本文主要是介绍基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别,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!

转发来源:https://swift.ctolib.com/ooooverflow-chinese-ocr.html

chinese-ocr

基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别

环境部署

sh setup.sh  使用环境: python 3.6 + tensorflow 1.10 +pytorch 0.4.1
  • 注:CPU环境执行前需注释掉for gpu部分,并解开for cpu部分的注释

Demo

python demo.py    

下载 预训练模型

CRNN

将pytorch-crnn.pth放入/train/models中

CTPN

将checkpoints.zip解压后的内容放入/ctpn/checkpoints中

模型训练

warp-ctc安装pytorch版

详见 warp-ctc.pytorch

CTPN训练

详见 tensorflow-ctpn

CRNN训练

1.数据准备

下载训练集

  • 共约364万张图片,按照99:1划分成训练集和验证集
  • 数据利用中文语料库(新闻 + 文言文),通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成
  • 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符
  • 每个样本固定10个字符,字符随机截取自语料库中的句子
  • 图片分辨率统一为280x32

修改/train/config.py中train_data_rootvalidation_data_root以及image_path

2.训练

cd train  
python train.py

3.训练结果

 

效果展示

CTPN

OCR

参考

warp-ctc-pytorch
chinese_ocr-(tensorflow+keras)
CTPN-tensorflow
crnn-pytorch

这篇关于基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别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/1090173

相关文章

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

基于 YOLOv5 的积水检测系统:打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中,积水问题日益严重,特别是在大雨过后,积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术,我们能够智能化地检测和识别积水区域,减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统,结合深度学习和直观的图形界面,为用户提供高效的解决方案。 源码地址: PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统 预览: 项目背景

JavaFX应用更新检测功能(在线自动更新方案)

JavaFX开发的桌面应用属于C端,一般来说需要版本检测和自动更新功能,这里记录一下一种版本检测和自动更新的方法。 1. 整体方案 JavaFX.应用版本检测、自动更新主要涉及一下步骤: 读取本地应用版本拉取远程版本并比较两个版本如果需要升级,那么拉取更新历史弹出升级控制窗口用户选择升级时,拉取升级包解压,重启应用用户选择忽略时,本地版本标志为忽略版本用户选择取消时,隐藏升级控制窗口 2.

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2757 标注数量(xml文件个数):2757 标注数量(txt文件个数):2757 标注类别数:4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数:

Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析

目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注(Part-of-Speech Tagging) HMM 文本挖掘概要 信息检索(Information Retrieval) 全文扫描 关键词

Temu官方宣导务必将所有的点位材料进行检测-RSL资质检测

关于饰品类产品合规问题宣导: 产品法规RSL要求 RSL测试是根据REACH法规及附录17的要求进行测试。REACH法规是欧洲一项重要的法规,其中包含许多对化学物质进行限制的规定和高度关注物质。 为了确保珠宝首饰的安全性,欧盟REACH法规规定,珠宝首饰上架各大电商平台前必须进行RSLReport(欧盟禁限用化学物质检测报告)资质认证,以确保产品不含对人体有害的化学物质。 RSL-铅,

Clion不识别C代码或者无法跳转C语言项目怎么办?

如果是中文会显示: 此时只需要右击项目,或者你的源代码目录,将这个项目或者源码目录标记为项目源和头文件即可。 英文如下:

YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪(车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计)

01:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 该项目利用YOLOv8作为目标检测模型,DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置,而DeepSort则负责关联这些检测结果,从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线 在此基础上增加了用户