本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 识别 ChatGPT 生成的内容，OpenAI 亲自上阵了。 很多人也许已经忘记，ChatGPT 正式发布时间是去年 11 月底，到现在才刚刚两个月，但它掀起的热潮却已引发科技公司纷纷跟进，催生了独角兽创业公司，还让学术界修改了论文接收的要求。 在 ChatGPT 引发 AI 领域「是否要禁用」大讨论之后，OpenAI 的真假鉴别工具终于来了。 1 月 31 日，OpenAI 官宣了区分人类作品和 AI 生成文本的识别工具上线，该技术旨在识别自家的 ChatGPT、GPT-3
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本文对华南理工大学和联想研究院共同完成，被AAAI-20录用的论文《Decoupled Attention Network for Text Recognition》进行解读。
【导读】本文分享一篇浙江大学和海康威视最新联合提出的视频场景文本定位（Video Scene Text Spotting）方向的算法：SVST（spotting video scene text）。之前CVer曾分享过场景文本检测相关的论文
语音领域顶级学术会议 Interspeech于2019年9月15-19日在奥地利格拉茨举行。
大语言模型（LLM）能够以一种无需微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为 "上下文学习"（In-context Learning）。目前只在大模型上观察到上下文学习现象，那么，常规大小的模型是否具备类似的能力呢？GPT4、Llama等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。为了探索小模型的上下文学习能力，字节和华东师大的研究团队在场景文本识别任务上进行了研究。
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。许多研究已经将这些模块统一为一个端到端可训练的模型，以获得更好的性能。一个典型的体系结构将检测和识别模块放置到单独的分支中，通常使用RoI pooling来让这些分支共享一个视觉特征。然而，当采用使用基于注意力的解码器和表示字符区域空间信息的检测器时，仍然有机会在模块之间建立更互补的连接。这是可能的，因为这两个模块共享一个共同的子任务，即查找字符区域的位置。
今天给大家介绍的是以色列科技大学Aviad Aberdam等人发表在CVPR2021上的一篇文章 ”Sequence-to-Sequence Contrastive Learning for Text Recognition”。作者在这篇文章中提出了一种用于视觉表示的序列到序列的对比学习框架 (SeqCLR)用于文本识别。考虑到序列到序列的结构，每个图像特征映射被分成不同的实例来计算对比损失。这个操作能够在单词级别从每张图像中提取几对正对和多个负的例子进行对比。为了让文本识别产生有效的视觉表示，作者进一步提出了新的增强启发式方法、不同的编码器架构和自定义投影头。在手写文本和场景文本数据集上的实验表明，当文本解码器训练学习表示时，作者的方法优于非序列对比方法。此外，半监督的SeqCLR相比监督训练显著提高了性能，作者的方法在标准手写文本重新编码上取得了最先进的结果。
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-context Learning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
文本端到端识别是一项从图像或视频序列中提取文本信息的任务，虽然取得了一些进展，但跨领域文本端到端识别仍然是一个难题，面临着图像到图像和图像到视频泛化等跨域自适应的挑战。
在最近被ECCV2020接收的论文AutoSTR中，第四范式的研究人员提出了使用网络结构搜索（NAS）技术来自动化设计文本识别网络中的特征序列提取器，以提升文本识别任务的性能。
时序连接序列(CTC)算法早期由Graves等人(2016)提出，用以训练循环神经网络(Cho 等，2014;Hochreiter 和Schmidhuber，1997)，并直接标记未分割的特征序列。CTC 算法在多个领域均证明了它的优异性能，例如语音识别(Graves 等，2013;Graves 和Jaitly，2014)和联机手写文本识别(Graves等，2009;Graves，2012)。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】终于，AI检测器总算是被OpenAI给憋出来了。 群众的讨伐声浪一重又一重，OpenAI终于顶不住了。 从大学教授，到Stack Overflow，可谓是苦ChatGPT久矣。现在，无论是老师看到学生提交的论文，还是码农看到网上的代码，都不敢确定作者是人还是AI。 口诛笔伐之下，OpenAI顶不住了，火速发布了一款AI检测器。 左右互搏：OpenAI发布ChatGPT检测器 刚刚，OpenAI官宣了自家的AI文本分类器。 它是一个经
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域，完全处于这些区域内的文字块，将被排除。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
识别自然图像中的文字仍是一个充满挑战的任务，本文提出了RARE（Robust text recognizer with Automatic REctification），一个对于不规则的文字具有鲁棒性的识别模型。RARE是一个深度神经网络，包括一个空间变换网络Spatial Transformer Network (STN)和一个序列识别网络Sequence Recognition Network (SRN)，两个网络同时用BP算法进行训练。网络结构如下：
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段:
作者 | Fedor Borisyuk，Albert Gordo，Viswanath Sivakumar
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
论文名称：Efficient Backbone Search for Scene Text Recognition
在iOS的CoreImage的Api中，有一个CIDetector的类，Detector的中文翻译有探测器的意思，那么CIDetector是用来做哪些的呢？它可以： CIDetectorTypeFace 面部识别 CIDetectorTypeText 文本识别 CIDetectorTypeQRCode 条码识别 CIDetectorTypeRectangle 矩形识别 这个类其实很简单，它的头文件代码很少，下面来看一下注释
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现前沿算法的基础上，考虑精度与速度的平衡，进行模型瘦身和深度优化，使其尽可能满足产业落地需求。该系统包含文本检测和文本识别两个阶段，其中文本检测算法选用DB，文本识别算法选用CRNN，并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器，以应对不同方向的文本识别。当前模块为PP-OCRv3，在PP-OCRv2的基础上，针对检测模型和识别模型，进行了共计9个方面的升级，进一步提升了模型效果。
基于分割的识别算法是自然场景文本识别算法的一个重要分支(Wang 等，2012;Bissacco 等，2013;Jaderberg 等，2014)，通常包括3 个步骤:图像预处理、单字符分割和单字符识别。基于分割的自然场景文本识别算法通常需要定位出输入文本图像中包含的每个字符的所在位置，通过单字符识别器识别出每一个字符，然后将所有的字符组合成字符串序列，得到最终的识别结果。
本文分享论文『Prompting Visual-Language Models for Efficient Video Understanding』，用 CLIP 做多个视频任务！上交&牛津提出基于 Prompt 将CLIP 拓展到多个视频任务，在 open-set 场景中效果极佳！
老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全部结果，用 collapse 发现很多数据都没查询到，后面发现是去重的这个字段的值太长了，ignore _above默认的是256，而这个字段的值有的有十几万甚至几十万个字符，像这种情况，还有什么比较好的查询去重方法吗？
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
在过去的数年中，腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上，借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段，可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解，从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
在过去的数年中，腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上，借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段，可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解，从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析识
这个天才老爸又出手了！ 还记得我们已经报道过他给娃做的两个项目么？ 看这个天才老爸如何用Jetson NANO做一个带娃机器人 老爸用Jetson AGX Xavier开发套件给娃插上翱翔的翅膀 这次，他用GPT-3 和计算机视觉，利用Jetson NANO，将儿子 Dexie 的泰迪熊 Ellee 改造成了一个号称“具备人类智慧”的机器人！ 它不仅可以识别一个人以进行更个性化的对话，还能从对话中提取无法识别的人的名字，并注册他们的名字和面孔以备将来遇到，自动扩展她的社交网络！ 是不是很有意思？让
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
本文分享论文『ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition』，假设视频动作识别不是分类问题，而是检索问题？并基于 CLIP，浙大提出 ActionCLIP，用检索的思想做视频动作识别！性能 SOTA！代码已开源！
【导读】OCR由文本定位和文本识别组件构成。本文介绍Github上的一个开源文本定位组件Text_Detector，它使用了RetinaNet的结构和textboxes++中的一些技术。
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
在4月份结束的 ICDAR2021 科学文献解析表格Table2HTML 赛道，平安财产保险视觉计算团队基于文本识别算法MASTER，提出了适用于表格识别的TableMASTER算法，并取得了该赛道的亚军。目前，作者团队基于开源工具箱mmocr，复现了该解决方案，代码已开源！
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