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腾讯数平精准推荐|斩获2017年第14届国际文档分析与识别竞赛四项冠军

腾讯数平精准推荐团队自研了「时空上下文感知的OCR深度学习算法」,在最受关注的“Robust Reading Competitions”中的“COCO-TEXT 端到端文本识别”、“医学文献图像文本检测 数平精准推荐团队参加了其中的两项极有挑战性的竞赛任务,分别是: 1、COCO-TEXT (Challenge on COCO-TEXT) 该项竞赛采用的数据集COCO-TEXT,选自Microsoft (图三) COCO-TEXT 示例图片 2、DeText (Challenge on Text Extraction from Biomedical Literature Figures) 该项竞赛主要目的在于评测

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训练文本识别器,你可能需要这些数据集

ch=8&com=downloads COCO-Text COCO-Text是通过注释来自MS的COCO数据集中的图像而创建的。 COCO-Text是比ICDAR 2015 IST更具挑战性的数据集。 ? 图A.3:来自COCO-Text数据集的示例图像。 下载地址:https://vision.cornell.edu/se3/coco-text Synthetic Word Synthetic Word是一个涵盖9万个英文单词的包含9百万个合成单词图像的数据集

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    Scene Text Localization & Recognition Resources

    [2016-CVPR] Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild paper [2016-arXiv] COCO-Text Natural Images paper [2015 ICDAR] Object Proposals for Text Extraction in the Wild paper code Datasets COCO-Text Task: text location and recognition COCO-Text API Synthetic Word Dataset (Oxford, VGG) 2014 9 million

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    OCR大突破:Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

    训练过程中,该检测系统采用内部合成的数据进行训练,并在 COCO-Text 数据集上进行微调后应用于学习真实世界数据集特征。 ▌ 数据库 我们采用 COCO-Text 数据集对我们的模型进行训练和测试。COCO-Text 数据集包含大量自然场景下注释的文字,由超过63000张图片和145000文本实例组成。 为了解决 COCO-Text 数据与 Facebook 上图片数据分布不匹配的问题,我们还通过随机重叠 Facebook 中图像的文本来生成了一个大规模的合成数据集。 表3 使用 ResNet-18 和 Shuffle 结构的 Faster R-CNN 在 COCO-Text 数据集上评估结果。

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    CVPR 2018 | 华中科技大学提出多向文本检测方法:基于角定位与区域分割

    从左到右依次是: ICDAR2015, ICDAR2013, MSRA-TD500, MLT, COCO-Text。 ? 表 4. MSRA-TD500 上的测试结果。 COCO-Text 上的测试结果。∗代表多尺度。 在 ICDAR2013、ICDAR2015、MSRA-TD500、MLT 和 COCO-Text 上的实验证明我们提出的方法能够在准确率和效率方面同时达到更好或者更具竞争力的结果。

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    OCR material

    GoogLeNet and AlexNet (With CaffeModel) github: https://github.com/chongyangtao/DeepHCCR Datasets COCO-Text Benchmark for Text Detection and Recognition in Natural Images homepage: http://vision.cornell.edu/se3/coco-text

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    MASTER:全局上下文建模大幅提高文本识别精度

    (另外3个是52CV曾经向大家重点介绍过的Mask TextSpotter: 华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文:Mask TextSpotter) 下表是在 COCO-text test

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    史上最全场景文字检测资源合集(70篇重要论文 + 15个开源代码 + 176个实验结果 + 1305个统计信息)

    Arbitrary-Quadrilateral-Text Datasets: USTB-SV1K、SVT、SVT-P、ICDAR 2015、COCO-Text、MSRA-TD500、MLT 2017、

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    超全的OCR数据集

    3、COCO-Text 数据集下载链接: https://vision.cornell.edu/se3/coco-text-2/ 数据集介绍:63686个图像,145859个文本实例,3个细粒度文本属性

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    腾讯 AI Lab 计算机视觉中心人脸 & OCR团队近期成果介绍(3)

    在深度学习时代,近年来由于RNN的出现,对于检测到的单词可以直接训练网络做识别,分割这个任务已没有太大意义,成为鸡肋,也没有团队参加这项任务,ICDAR 2017年公布的新的竞赛数据集,如:COCO-Text

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    腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

    数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年,自研的基于深度学习方法的文本检测与识别技术多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录,特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中,斩获了“COCO-TEXT

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    自然场景文本检测识别技术综述

    COCO-TEXT 该数据集,包括63686幅图像,173589个文本实例,包括手写版和打印版,清晰版和非清晰版。 “COCO-Text: Dataset and Benchmark for Text Detection and Recognition in Natural Images”,arXiv:1601.07140

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    自然场景文本检测识别技术综述

    ch=6&com=downloads 文献:http:// arxiv.org/pdf/1702.03970v1 COCO-TEXT 该数据集,包括63686幅图像,173589个文本实例,包括手写版和打印版 “COCO-Text: Dataset and Benchmark for Text Detection and Recognition in Natural Images”,arXiv:1601.07140

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    2018-03-16

    所提出的方法名为旋转敏感回归检测器(RRD),在三个面向文本的基准数据集(包括ICDAR 2015,MSRA-TD500,RCTW-17和COCO-Text)上实现了最先进的性能。

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    一文带你读懂 OCR

    此任务的一些相关数据集是coco-text和SVT数据集,它们再次从街景图像中提取文本。 ?

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    最新图文识别技术综述

    Chinese Text in the Wild)数据集[54]、ICPR MWI 2018 挑战赛数据集、Total-Text数据集[55]、Google FSNS(谷歌街景文本数据集) 数据集[56]、COCO-TEXT

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