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CTPN理论学习笔记
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34757009 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51383402 [CRNN] https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 介绍 CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检测算法。 CTPN <------ Faster RCNN【也就是接引入LSTM】 CNN作用是：提取感受野内的空间信息； LSTCTPN
CTPN paper link Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network code link 基于caffe实现——CTPN 对于复杂场景的文字识别，首先要定位文字的位置，即文字检测。这一直是一个研究热点。 CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检测算法。CTPN结合CNN与LSTM深山东大学暑期实训第二次记载（第一周第二次）
时间6月30号-7月1号，在确定了小组的任务后，我们开始了各自的任务，由于我现在的任务是查找训练好的有关文字检测的机器学习模型，因此我决定先学习一下有关的知识，比如卷积神经网络CNN等。 一.CNN 卷积神经网络与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和CV学习笔记（十七）：Windows环境复现ChineseOCR
作者：云时之间来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/134050443编辑：王萌 项目地址：github.com/xiaofengShi/为了方便下载：gitee.com/yunshizhijian因为项目中推荐使用的环境为MAC和Linux，因此迁移到Windows上仍需要一些改动，但是在网上的资料很少，并且处理报错不够全面，踩了一路坑，因此OCR-CTPN
OCR-CTPN https://www.bilibili.com/video/BV1ZK4y1r7un 水平方向：50像素以内 竖直方向：重叠率0.7 竖直方向 小数表示，可以很准；水平方向 像素表示，可能有较大偏差 可以识别多语言，取决于训练数据了。。。 水平 方向步子迈得太大，不准，需要微调 x：一列一列过OCR经典pipeline的发展
Yolo+CRNN--->CTPN+CRNN--->SegLink+CRNN--->East+CRNN--->ABCnet(Bezier曲线文本检测+CRNN变体) 检测头问题： 1.由于文字的特殊性，导致通用的目标检测容易在文本中间识别文本行的子集 2. CTPN:适合水平反向的文本检测 3. SegLink适合水平和倾斜。 4.East认为1和2这种先检测字符单机器学习踩坑之CTPN
今天在服务器上搭建CTPN的训练环境，问题可谓是一个接一个，整得我整个人都不好了，所以写这篇文章一是记录一下，二是希望自己的踩坑经验能帮到大家，废话不多说，开整！ 先说一下我的配置，cuda10.0，tensorflow1.13（至于我的tensor为啥用1.13这个是由于我的cuda版本限制的，关于tensorflow和cuda版场景文字检测—CTPN原理与实现
原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/34757009 推荐原文 对于复杂场景的文字识别，首先要定位文字的位置，即文字检测。这一直是一个研究热点。 Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Networkarxiv.org CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检CTPN训练自己的数据集过程大白话记录
一.算法理解 此处省略1万字。。。。。。。。。。。。。。 二.训练及源码理解 配置以下3步： 在utils文件夹和utils\bbox文件夹下创建__init__.py文件 在utils\bbox文件夹下执行python setup.py install 将.pyd文件拷贝到utils\bbox文件夹下 数据介绍：检测图片当Scene Text Detection论文思路总结
任意角度的场景文本检测论文思路总结共同点：重新添加分支的创新更突出场景文本检测基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法： r2cnn(类别分支，水平分支，倾斜分支) rrpn(旋转rpn)CTPN CRNN-Pytorch 银行卡号识别
通过利用keras以及一些自定义函数进行数据增强, CTPN进行文字定位，CRNN进行文字识别以及Flask Web实现银行卡号码识别 Github地址 由于我并不是机器学习方向，完成此项目只是学校课程需要 所以文章可能只是如何开始并完成这个项目，至于深层次的原理，推荐两篇中文博文 【OCR技术系列之五CTPN代码研读（一）数据集的使用以及模型
CTPN代码研读系列： 1. 数据集的使用以及模型 2. utils/prepare/label 3. utils/dataset/data_provider (本内容为自己理解，如有错误欢迎指正) 基础信息介绍： 本系列代码为ctpn的tensorflow版本研读： 博主的论文原文研读（中文版）：https://blog.csdn.net/qq_35307005/article/details/8