ctpn专题
基于CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC的不定长文本检测和识别
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
自然场景文本检测CTPN原理详解
自然场景文本检测CTPN流程详解 标签： 文本检测 CTPN tensorflow 说明： 借鉴了网上很多资源，如有侵权，请联系本人删除！ 摘要 对于自然场景中的文本检测，难点是：字体多变、遮挡、不规则变化等，其实对于实际的应用场景，针对自己的需求可以采用通用的目标检测框架（faster Rcnn，SSD，Yolo，Retina）等网络，或许也能满足项目的需求。 而CTPN等用于文本检测的方
CTPN训练自己的数据集
文本检测算法一：CTPN CTPN源码解析1-数据预处理split_label.py CTPN源码解析2-代码整体结构和框架 CTPN源码解析3.1-model()函数解析 CTPN源码解析3.2-loss()函数解析 CTPN源码解析4-损失函数 CTPN源码解析5-文本线构造算法构造文本行 CTPN训练自己的数据集 使用CTPN检测文本行，整体来说效果还可以，但目前还没有达到用
CTPN源码解析5-文本线构造算法构造文本行
文本检测算法一：CTPN CTPN源码解析1-数据预处理split_label.py CTPN源码解析2-代码整体结构和框架 CTPN源码解析3.1-model()函数解析 CTPN源码解析3.2-loss()函数解析 CTPN源码解析4-损失函数 CTPN源码解析5-文本线构造算法构造文本行 CTPN训练自己的数据集 由于解析的这个CTPN代码是被banjin-xjy和erago
CTPN源码解析4-损失函数
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CTPN源码解析3.2-loss()函数解析
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CTPN源码解析3.1-model()函数解析
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CTPN源码解析2-代码整体结构和框架
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CTPN源码解析1-数据预处理split_label.py
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目标识别和文字检测算法 Faster R-CNN、CTPN
Faster R-CNN 目标检测算法 Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks R-CNN：Regions with CNN features Input imageExtract region proposals(~2k)Compute CNN featuresClassify regions Io
【项目实践】中文文字检测与识别项目（CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解）
目录 OCR——简介 1、CTPN原理——文字检测 1.1、简介 1.2、CTPN模型创新点 1.3、CTPN与RPN网络结构的差异 1.4、CTPN网络结构 1.5、如何通过FC层输出产生Text proposals? 1.6、竖直Anchor定位文字位置 1.7、文本线构造算法 1.8、CTPN的训练策略 1.9、CTPN小结 2、CRNN网络 2.1、CRNN 介绍
从目标检测到特定类别的检测任务：文本检测阅读笔记CTPN(一)
Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 1. Background2. Connectionist Text Proposal Network Fine-scale ProposalsRecurrent Connectionist Text ProposalsSide-Refineme
CTPN——cpu版本使用
源码：https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 参考：https://github.com/ZhangXinNan/text-detection-ctpn/blob/zxdev_mac/gpu2cpu.md 运行GPU版本参考作者readme即可 运行cpu版本 (1) Set “USE_GPU_NMS ” in the file