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类似于区域提议网络（RPN）[25]，CTPN本质上是一个全卷积网络，允许任意大小的输入图像。它通过在卷积特征映射中密集地滑动小窗口来检测文本行，并且输出一系列细粒度的（例如，宽度为固定的16个像素）文本提议，如图1（b）所示。
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...
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结合CNN与LSTM深度网络，CTPN是从FasterR-CNN改进而来，能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字，效果如图1，是目前比较好的文字检测算法。.详细解释：传送门.image.png.说人话：文字识别的前期工作，需要把图片中的文字区域定位出来，然后可以做适当的...
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文字检测网络，是在2016年的论文DetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork中提出，其在Fast-rcnn的基础上进行改进，提出了一种适合检测文字的神经网络，算是一篇开创性的论文，影响了后面文本检测算法的方向。...
图一CTPN网络结构通过上述网络，在步骤5可以得到网络预测输出。先通过训练使得网络预测值准确率足够高，训练完成后直接使用预测值进行nms及文本线构造（后处理）得到最终的文本检测结果。接下来，我将从如何训练网络及如何进行后处理两部分进行说明。
类似于区域提议网络（RPN）[25]，CTPN本质上是一个全卷积网络，允许任意大小的输入图像。它通过在卷积特征映射中密集地滑动小窗口来检测文本行，并且输出一系列细粒度的（例如，宽度为固定的16个像素）文本提议，如图1（b）所示。
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...
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结合CNN与LSTM深度网络，CTPN是从FasterR-CNN改进而来，能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字，效果如图1，是目前比较好的文字检测算法。.详细解释：传送门.image.png.说人话：文字识别的前期工作，需要把图片中的文字区域定位出来，然后可以做适当的...
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文字检测网络，是在2016年的论文DetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork中提出，其在Fast-rcnn的基础上进行改进，提出了一种适合检测文字的神经网络，算是一篇开创性的论文，影响了后面文本检测算法的方向。...
图一CTPN网络结构通过上述网络，在步骤5可以得到网络预测输出。先通过训练使得网络预测值准确率足够高，训练完成后直接使用预测值进行nms及文本线构造（后处理）得到最终的文本检测结果。接下来，我将从如何训练网络及如何进行后处理两部分进行说明。
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