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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
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…
图1CTPN网络框架2.2网络解读CTPN的细节：它包括检测文本，循环连接文本候选框和边缘细化。如图1中（a）本文采用VGG16模型最后一个卷积映射（conv5）上密集地滑动3×3空间窗口。每行的序列窗口通过BLSTM循环连接，其中每个窗口的卷积特征（3×3...
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]。
其中OCR识别的关键技术在于文字检测和文本识别部分，这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方。.自然场景文字识别(Scenetextdetection)CTPN网络结构细节补充01.DetectingTextinFine-scalepropos...墨殇浅尘.1.1569.相关推荐.
在论文中，作者也给出了直接使用FasterR-CNNRPN生成普通proposal与CTPNLSTM+竖直Anchor生成textproposal的对比，如图8，明显可以看到CTPN这种方法更适合文字检测。1.7、文本线构造…
所提出的神经网络模型被称为卷积循环神经网络（CRNN），因为它是DCNN和RNN的组合。.对于类序列对象，CRNN与传统神经网络模型相比具有一些独特的优点：1）可以直接从序列标签（例如单词）学习，不需要详细的标注（例如字符）；2）直接从图像数据学习信息...
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
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…
图1CTPN网络框架2.2网络解读CTPN的细节：它包括检测文本，循环连接文本候选框和边缘细化。如图1中（a）本文采用VGG16模型最后一个卷积映射（conv5）上密集地滑动3×3空间窗口。每行的序列窗口通过BLSTM循环连接，其中每个窗口的卷积特征（3×3...
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]。
其中OCR识别的关键技术在于文字检测和文本识别部分，这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方。.自然场景文字识别(Scenetextdetection)CTPN网络结构细节补充01.DetectingTextinFine-scalepropos...墨殇浅尘.1.1569.相关推荐.
在论文中，作者也给出了直接使用FasterR-CNNRPN生成普通proposal与CTPNLSTM+竖直Anchor生成textproposal的对比，如图8，明显可以看到CTPN这种方法更适合文字检测。1.7、文本线构造…
所提出的神经网络模型被称为卷积循环神经网络（CRNN），因为它是DCNN和RNN的组合。.对于类序列对象，CRNN与传统神经网络模型相比具有一些独特的优点：1）可以直接从序列标签（例如单词）学习，不需要详细的标注（例如字符）；2）直接从图像数据学习信息...
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