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CTPN在多尺度和多语言文本上可靠地工作，而不需要进一步的后处理，脱离了以前的自底向上需要多步后过滤的方法。它在ICDAR2013和2015的基准数据集上达到了0.88和0.61的F-measure，大大超过了最近的结果[8，35]。
CTPN论文翻译——中英文对照SnailTyan03-078531文章作者：Tyan博客：noahsnail | CSDN | 简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博…
CTPN的理论大体讨论到这里，后面还有作者做的实验结果并进行了讨论，可以参考前面给出的论文地址进行进一步的学习。posted@2018-05-0120:52fourmi_gsj阅读(9142)评论(0)编辑收藏
CTPN总体结构.(1)CTPN第一步和通用的目标检测网络一样，先用一个backbone，这里用的是VGG16来提取空间特征，取VGG的conv5层的输出，输出维度为B×W×H×C（批次batchsize×宽×高×通道数）。.这里要注意因为是第五层卷积输出，所以下采样倍数为16，也就是输出的...
这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文，本文章将从数据处理、训练标签生成、神经网络搭建、损失函数设计、训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN。CTPN算法理论…
图1场景文本检测CTPN相关：caffe代码：CTPN网络结构原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与FasterR-CNN基本类似，但是加入了LSTM层。假设输入Images：首先VGG提取特征，获得大小为的conv5featuremap。之后在conv5上做的滑动窗…
CTPN方文的检测结果图对于复杂环境中的字符的识别，主要包括文字检测和文字识别两个步骤，这里介绍的CTPN(DetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork)方法就是在场景中提取文字的一个效果较好的算法，能将自然环境中的文本信息位置加以检测。
CTPN在多尺度和多语言文本上可靠地工作，而不需要进一步的后处理，脱离了以前的自底向上需要多步后过滤的方法。它在ICDAR2013和2015的基准数据集上达到了0.88和0.61的F-measure，大大超过了最近的结果[8，35]。
CTPN论文翻译——中英文对照SnailTyan03-078531文章作者：Tyan博客：noahsnail | CSDN | 简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博…
CTPN的理论大体讨论到这里，后面还有作者做的实验结果并进行了讨论，可以参考前面给出的论文地址进行进一步的学习。posted@2018-05-0120:52fourmi_gsj阅读(9142)评论(0)编辑收藏
CTPN总体结构.(1)CTPN第一步和通用的目标检测网络一样，先用一个backbone，这里用的是VGG16来提取空间特征，取VGG的conv5层的输出，输出维度为B×W×H×C（批次batchsize×宽×高×通道数）。.这里要注意因为是第五层卷积输出，所以下采样倍数为16，也就是输出的...
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CTPN方文的检测结果图对于复杂环境中的字符的识别，主要包括文字检测和文字识别两个步骤，这里介绍的CTPN(DetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork)方法就是在场景中提取文字的一个效果较好的算法，能将自然环境中的文本信息位置加以检测。
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