重磅干货，第一时间送达 大家好，今天跟大家分享 ICCV 2021 的论文成果，主要包含五篇内容的简介： 基于Transformer 的分割方法； 用于场景文本识别的数据增强； 在线持续学习在食品视觉分类中的应用...我们希望我们简单但强大的框架可以作为实例级识别的首选基线。...Data Augmentation for Scene Text Recognition 用于场景文本识别的数据增强 论文：https://arxiv.org/abs/2108.06946 代码：https...://github.com/roatienza/straug 摘要：由于自然场景中可能出现大量文本，因此场景文本识别（STR）是计算机视觉中一项具有挑战性的任务。...该文提出了一种基于遮挡的视频对象修复方法，该方法在给定遮挡对象可见遮罩分割的情况下，恢复视频中遮挡对象的完整形状和外观。
id=1581115075233058548&wfr=spider&for=pc 1、 对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程 http...://blog.csdn.net/xiaoxiao123jun/article/details/76605928 2、用Tensor Flow object detection API实现了对实验视频的特定移动物体的追踪...blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 3、(good paper) Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型...TensorFlow 训练模型 6、http://www.cnblogs.com/evempire/p/8401352.html TensorFlow使用object detection训练自己的模型用于物体识别
最近项目有个需求：用户之间发送消息时，如果发送者输入的信息中含有网址文本，要在接受者界面中显示网址链接，点击该链接直接跳转到网页。 这个功能和 QQ 发送网址文本的效果非常像，可以说是一模一样的。...思路：首先，要判断文本中是否含有网址文本，其次，将网址文本转换为可点击的链接文本，即将网址文本通过a标签括起来。...否则只能匹配到文本中的第一个网址文本。 网址转换为链接文本： 在网址转换中涉及字符串的操作，那么自然要使用 String 对象的方法，先复习下 String 对象能与正则表达式一起使用的方法有哪些？...请注意，如果该值是一个字符串，则将它作为要检索的直接量文本模式，而不是首先被转换为 RegExp 对象。 newvalue：必需。一个字符串值。规定了替换文本或生成替换文本的函数。...href='" + website +"' target='_blank'>" + website + ""; }); return str; }; 到这里，javaScript识别网址文本并转为链接文本的函数接完成了
，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。...---- 以美团的OCR识别为例 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容，文字往往包含更强的语义信息，因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。...对于上述挑战，传统的OCR解决方案存在着以下不足： 通过版面分析（连通域分析）和行切分（投影分析）来生成文本行，要求版面结构有较强的规则性且前背景可分性强（例如黑白文档图像、车牌），无法处理前背景复杂的随意文字...文字行识别流程 传统OCR将文字行识别划分为字符切分和单字符识别两个独立的步骤，尽管通过训练基于卷积神经网络的单字符识别引擎可以有效提升字符识别率，但切分对于字符粘连、模糊和形变的情况的容错性较差，而且切分错误对于识别是不可修复的...因此在该框架下，文本行识别的准确率主要受限于字符切分。
文本提取与识别技术是有着广泛的应用场景。...已经被互联网公司落地的相关应用涉及了识别名片、识别菜单、识别快递单、识别身份证、识别营业证、识别银行卡、识别车牌、识别路牌、识别商品包装袋、识别会议白板、识别广告主干词、识别试卷、识别单据等等。...本博文主要针对目前较为流行的图文识别模型CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network）进行学习和实验。该模型可识别较长的文本序列。...它利用BiLSTM和CTC部件学习字符图像中的上下文关系， 从而有效提升文本识别准确率，使得模型更加鲁棒。...预测过程中，前端使用标准的CNN网络提取文本图像的特征，利用BLSTM将特征向量进行融合以提取字符序列的上下文特征，然后得到每列特征的概率分布，最后通过转录层(CTC rule)进行预测得到文本序列。
燧机科技人工智能视频个人行为识别监控系统软件是一种智能监控系统，可以全自动识别和分析出现异常个人行为，并根据监控监控摄像头拍照的视频监控显示屏开展预警信息。...视频监控技术性是电子信息科学、视觉系统、图象工程项目、方式识别和人工智能等多专业技术性的结晶体，是视觉检测方面的一个新起运用角度和前端主题风格。...机器视觉技术在视频监控行业的运用，关键是提升系统软件服务平台的智能化水平，而智能营销推广的角度首要聚集在分析层。...在智能视频分析的主要用途，最重要的是智能视频监控和智能视频查找技术性。...二者的应用技术类似，关键差别取决于:智能视频监控是并行处理那时候搜集的视频，当发觉风险事情或可疑分子时即时警报;根据迅速分析视频，发觉出现的风险事情，可疑分子和每一个有兴趣的总体目标的信息内容，随后客户可以选用或界定关注的事情的总体目标特性
height="540" controls> """.format(white_output)) 检测结果： 更新一个独立的检测现有视频脚本...，subclip(1,9)代表识别视频中1-9s这一时间段 clip1 = VideoFileClip("test.mp4").subclip(1,9) # 用fl_image函数将原图片替换为修改后的图片...，用于传递物体识别的每张抓取图片 white_clip = clip1.fl_image(process_image) #NOTE: this function expects color images...# 修改的剪辑图像被组合成为一个新的视频 white_clip.write_videofile(white_output, audio=False) HTML(""" <video width="960...from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util ''' 检测<em>视频</em>中的目标
大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案： 用单帧目标检测做的话，前后语义相关性很差（也有优化版），...当然可以通过后处理判断下巴是否过框，效果是不够人工智能的），高抬腿计数，目标检测是无法计数的，判断人物的球类运动，目标检测是有很大的误检的：第一种使用球检测，误检很大，第二种使用打球手势检测，遇到人物遮挡球类，就无法识别目标...开始 目前以手势和运动识别为例子，因为cv君没什么数据哈哈 项目演示： 本人做的没转gif，所以大家可以看看其他的演示效果图，跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 一、 基本过程和思想...基本思想是将数据集中视频及分类标签转换为图像（视频帧）和其对应的分类标签，也可以不标注，单独给一个小视频标注上分类类别，再采用CNN网络对图像进行训练学习和测试，将视频分类问题转化为图形分类问题。...具体步骤包括： （1） 对每个视频(训练和测试视频)以一定的FPS截出视频帧（jpegs）保存为训练集和测试集，将对图像的分类性能作为所对应视频的分类性能 （2）训练一个人物等特征提取模型，并采用模型融合策略
目录 1、字符数据集训练 2、识别与验证 在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5） OCR（光学字符识别）是指机器自动从图像中识别文本字符的过程，OCR机器视觉系统可用于对被测件的识别和分类...OCR对图像中的文本进行读取时，会先将图像中的各个字符图像分割开来，并将字符的特征向量与字符集中保存的特征向量进行对比，选取满足条件的最佳匹配向量所对应的字符值作为读取识别结果。...下图对OCR应用及OCR的关键技术点进行汇总： 1、字符数据集训练 和目标分类过程类似，要能使OCR过程正确读取或验证文本，就需要先使用字符样本对分类器进行训练。...训练结束后，字符特征及对应的字符值连同其他与字符识别相关的信息被一并保存在字符集文件中，用于后续的文本识别过程。从分类识别的角度来看，训练得到的字符集文件就相当于分类器。...字符的属性参数决定了OCR训练和文本读取验证过程以何种方式分割字符。 常用的字符属性包括字符的边界长和宽，字符间距、字符占像素的多少（又称为字符大小）等。
在上一篇文章中完成了数据集的拼接仿真，最近又做了一些关于数据集的工作，先是标注了一堆数据集，然后又把数据集再增强了一下(包括加一些噪声，滤波等等)，总之就是力图更模拟日常生活的场景，这些日后再谈，这一篇文章我想先说一下在文本检测完成后...，使用的识别模型DenseNet,因为最近看了很多的OCR检测项目，大多是使用的是CTPN+DenseNet的结构，既然大家都采用这个结构，说明其中是有一定的奥秘在这(我原本的想法是使用滤波检测+CRNN...模型的效果是更好的 我自己复现了一下，做出来效果还是不错，就是太慢了，需要持续优化~ 四：参考文章 ①： DenseNet算法详解_人工智能_AI之路-CSDN博客blog.csdn.net ②： 白裳：文字识别方法整理
在抓取网页的时候只想抓取主要的文本框，例如 csdn 中的主要文本框为下图红色框： ?...htmlContent = session.get(url=url, headers=headers).content return htmlContent.decode("utf-8", "ignore") 识别每个
SIGAI特邀作者：海翎（视觉算法研究员） 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么？ 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。...然后介绍最近三年来出现的各种文本边框检测模型、文字内容识别模型、端到端图文识别模型。最后介绍图文识别领域的大型公开数据集。...已经有不少服务商在提供图像文字检测和识别服务，这些服务商既包括了腾讯、百度、阿里、微软、亚马逊、谷歌等大型云服务企业，也包括了一些活跃在物流、教育、安防、视频直播、电子政务、电子商务、旅游导航等垂直细分行业的服务企业...文本识别模型的目标是从已分割出的文字区域中识别出文本内容。...利用这个空间变换网络，可以对检测到的多个文本块分别执行旋转、缩放和倾斜等图形矫正动作，从而在后续文本识别阶段得到更好的识别精度。
视频识别 一、视频识别几大问题 2、常见的解决方案 iDT Two-Stream TSN C3D TDD RNN RPAN 一、视频识别几大问题 未修剪视频分类(Untrimmed Video Classification...)：通过对输入的长视频进行全局分析，然后软分类到多个类别 修剪视频识别(Trimmed Action Recognition)：给出一段只包含一个动作的修剪视频，要求给视频分类 时序行为提名(Temporal...Action Proposal)：从长视频中找出可能含有动作的视频段 时序行为定位(Temporal Action Localization)：从视频中找到可能存在行为的视频段，并且给视频段分类 密集行为描述...(Dense-Captioning Events)：将一段未修剪的视频进行时序行为定位得到许多包含行为的视频段后，对该视频段进行行为描述 2、常见的解决方案 iDT iDT算法框架主要包括：密集采样特征点...TSN 这是在Two-Stream上的改进，Two-Stream最大的问题是不能对长时间的视频进行建模，只能对连续几帧视频提取。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_628cc2b70101cjvp.html Python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。...因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用Anaconda. pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块，在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。...当在Python中调用pytesser模块时，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。...完成以上步骤之后，就可以编写图片文本识别的Python脚本了。...:tesseract driving_license.jpg result 会把driving_license.jpg自动识别并转换为txt文件到result.txt 但是此时中文识别不好，要下载一个中文包
在上一篇文章中完成了数据集的拼接仿真，最近又做了一些关于数据集的工作，先是标注了一堆数据集，然后又把数据集再增强了一下(包括加一些噪声，滤波等等)，总之就是力图更模拟日常生活的场景，这些日后再谈，这一篇文章我想先说一下在文本检测完成后...，使用的识别模型DenseNet,因为最近看了很多的OCR检测项目，大多是使用的是CTPN+DenseNet的结构，既然大家都采用这个结构，说明其中是有一定的奥秘在这(我原本的想法是使用滤波检测+CRNN...四：参考文章 DenseNet算法详解_人工智能_AI之路-CSDN博客blog.csdn.net 白裳：文字识别方法整理zhuanlan.zhihu.com
OCR文本识别工具TextMan Mac版只需截取屏幕截图即可识别网站、PDF、图像等内容，然后在剪贴板中找到所有已识别的文本即可粘贴到任何地方。...id=MjU2NjEmXyYyNy4xODYuMTI0LjQ%3D功能介绍选择屏幕区域通过绘制一个矩形来选择屏幕上的任何文本以启动 OCR 检测*。将它用于网站、PDF 和图像。...扫描文本可以是英文、法文、意大利文、德文、西班牙文、葡萄牙文和中文（简体和繁体）粘贴到任何地方在剪贴板中查找所有检测到的文本，准备将其粘贴到每个文本字段中。...不要重复自己您扫描的文本将收集在工作流列表中，并且可以恢复到剪贴板。再也不会因网站、PDF、图像或系统用户界面上的不可选择文本而烦恼。...只需以与截取屏幕截图相同的方式选择屏幕区域，然后在剪贴板中找到所有已识别的文本即可粘贴到任何地方。
试试这款苹果OCR文本识别工具TextMan，只需截取屏幕截图即可识别网站、PDF、图像等内容，然后在剪贴板中找到所有已识别的文本即可粘贴到任何地方。...TextMan Mac图片功能介绍选择屏幕区域通过绘制一个矩形来选择屏幕上的任何文本以启动 OCR 检测*。将它用于网站、PDF 和图像。...扫描文本可以是英文、法文、意大利文、德文、西班牙文、葡萄牙文和中文（简体和繁体）粘贴到任何地方在剪贴板中查找所有检测到的文本，准备将其粘贴到每个文本字段中。...不要重复自己您扫描的文本将收集在工作流列表中，并且可以恢复到剪贴板。再也不会因网站、PDF、图像或系统用户界面上的不可选择文本而烦恼。...只需以与截取屏幕截图相同的方式选择屏幕区域，然后在剪贴板中找到所有已识别的文本即可粘贴到任何地方。
0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么？ 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。...然后介绍最近三年来出现的各种文本边框检测模型、文字内容识别模型、端到端图文识别模型。最后介绍图文识别领域的大型公开数据集。...已经有不少服务商在提供图像文字检测和识别服务，这些服务商既包括了腾讯、百度、阿里、微软、亚马逊、谷歌等大型云服务企业，也包括了一些活跃在物流、教育、安防、视频直播、电子政务、电子商务、旅游导航等垂直细分行业的服务企业...文本识别模型 文本识别模型的目标是从已分割出的文字区域中识别出文本内容。...利用这个空间变换网络，可以对检测到的多个文本块分别执行旋转、缩放和倾斜等图形矫正动作，从而在后续文本识别阶段得到更好的识别精度。
该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。 CRNN算法原理： CRNN的网络架构如图1所示，由卷积层、循环层和转录层三个组成部分组成。...使用上下文线索进行基于图像的序列识别比独立处理每个符号更稳定和更有帮助。以场景文本识别为例，宽字符可能需要连续几帧进行充分描述（参见图2）。...所有这些特性使得CRNN成为基于图像的序列识别的一种优秀方法。 在场景文本识别基准上的实验表明，与传统方法以及其他基于CNN和RNN的算法相比，CRNN取得了优越或极具竞争力的性能。...此外，由于NMS过程中的投票机制，所提出的方法在具有不同形式的文本实例的视频上显示出较高的稳定性2。该方法的中间结果如图6所示。...自然场景文本检测与识别的深度学习方法.
本论文内容结构：（1）介绍了现有综述的工作和深度学习在基于视频的行为识别任务中的应用。...图片 数据集 视频行为识别的数据集主要来源于工业或者一些网站，如YouTube、监控系统、大学等。随着视频媒体的快速发展，视频行为识别数据集的规模也在不断扩大。...提取行为识别描述符 图片 行为识别描述符是指当视频序列类型包括离散和连续的人体部位描述符时，行为识别的学习和识别特征。卷积神经网络是深度学习方法中的主要框架特征提取过程。...基于深度学习的方法试图通过堆叠更多的神经层来进行特征提取，而不是机器学习算法来提高识别精度。 图片 总结与展望 首先，这篇综述从空间和时间的角度研究了现有最新的视频人体行为识别发深度学习方法。...除了空间信息之外，视频信息还提供了用于人类动作识别的上下文，主要是当动作取决于环境时，视频识别被用于异常检测和分析。时间信息提供了行为的上下文，而不是单个帧。
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