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深度学习】光学字符识别(OCR

),是发表于2016年的用于OCR的一篇著名论文。 直到今天这个网络框架一直是OCR系统中做文本检测的一个常用网络,极大地影响了后面文本检测算法的方向。该模型在自然环境下水平文字的检测方面有这良好的表现。 4)序列标注 一个深度双向循环神经网络是建立在卷积层的顶部,作为循环层。 (b)我们论文中使用的深度双向LSTM结构。合并前向(从左到右)和后向(从右到左)LSTM的结果到双向LSTM中。在深度双向LSTM中堆叠多个双向LSTM结果。 网络详细结构 7)结论 该模型在4个公共测试数据集上取得了较好的成绩,跟其它基于深度学习模型相比,具有明显提升。

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Halcon深度学习OCR算子封装与测试

Halcon深度学习OCR算子封装与测试(这里写自定义目录标题) 深度学习字符识别测试: 说明: 1.设置比较简单,只需要进行创建模型,直接识别图像即可。 直接上干货 * * This example shows the usage of the Deep OCR: * - Part 1: Detection and recognition of the *此示例显示了Deep OCR的用法: *-第1部分:图像中单词的检测和识别。 *-第2部分:仅识别单词。 *-第3部分:仅检测单词。

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    DAS 2020 Keynote Speech | 深度学习时代的 OCR

    金老师对手写字符识别(尤其是汉字手写识别)、签名识别、笔迹鉴定、场景文本检测与识别进行了高质量的梳理,指出深度学习技术在该领域发挥的重要作用,并对其缺点(比如易于攻击等)进行了详细综述,并指明了未来可能的研究方向 文中涉及SOTA的技术梳理,非常值得研究OCR的同学关注。

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    使用深度学习的端到端文本OCR

    挑战性 在经历如何理解挑战之前,要面对OCR。 甚至在2012年深度学习蓬勃发展之前,就已经有许多OCR实现。 首先,网络提出可能要进行测试的区域,然后对是否具有文本的区域进行分类。在我们的案例中是文本检测。 EAST(高效准确的场景文本检测器) 这是一种基于本文的非常健壮的深度学习文本检测方法。 神经网络 卷积递归神经网络(CRNN)是CNN,RNN和CTC(连接器时间分类)损失的组合,用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和OCR网络架构摘自2015年发表的这篇论文。 ? 这种神经网络架构将特征提取,序列建模和转录集成到一个统一的框架中。此模型不需要字符分割。卷积神经网络从输入图像(文本检测区域)中提取特征。深度双向递归神经网络通过字符之间的某种关系来预测标签序列。 Tesseract 4在基于LSTM网络(一种递归神经网络)的OCR引擎中添加了基于深度学习的功能,该引擎专注于行识别,但也支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎,该引擎通过识别字符模式进行工作

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    【AI in 美团】深度学习在OCR中的应用

    本文将通过以OCR(光学字符识别)的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。 检测器可以是传统机器学习模型(Adaboost、Random Ferns),也可以是深度卷积神经网络。 实践中的关键点在于如何设计网络结构和合成训练数据。对于网络结构,我们可以借鉴手写识别领域相关网络结构,也可采用OCR领域取得出色效果的Maxout网络结构,如图4所示。 基于现有技术和美团业务涉及的OCR场景,我们在文字检测和文字行识别采用如图7所示的深度学习框架。 ? 图7 基于深度学习的OCR解决方案 后面将分别介绍文字检测和文字行识别这两部分的具体方案。 图19 传统OCR深度学习OCR性能比较 与传统OCR相比,基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。但对于特定的应用场景(营业执照、菜单、银行卡等),条目准确率还有待提升。

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    【Dev Club 分享】深度学习在 OCR 中的应用

    本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。 卷积神经网络LeNet-5第一次在mnist手写数字识别上得到成功的应用,而近些年随着计算硬件成本的降低以及几项深度学习关键技术的突破,AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等在imageNet 我们参考Maxout网络模型基于caffe来构建我们的OCR识别模型 在识别网络训练环节,卷积神经网络要识别这类复杂多变的文字,首先面临的挑战就是如何获取足够多的符合多样性的训练样本。 只有让训练样本满足字体、颜色、背景等的多样性才能保证训练出符合业务需求的ocr识别网络。 以下我们的OCR方法识别结果示例 ? ? ? ? 而本文介绍的通用图片的文字识别需要应对6000多个汉字还有英文数字等,对网络的要求更高 Q11:问题:除了基于CNN的识别方法,有没有尝试过其他的深度学习算法。

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    微信 OCR(2):深度序列学习助力文字识别

    此篇文章属于微信OCR技术介绍系列,着重介绍如何采用深度序列学习(deep sequence learning)方法实现端到端的文本串识别并应用于微信产品。 这种化整为零的方法是OCR深度学习出现之前的几十年里通用的方法,其流程如图2所示。 图3:基于过切分和动态规划得到文本串内容 从2012 年的ImageNet竞赛开始,深度学习首先在图像识别领域发挥出巨大威力。随着研究的深入,深度学习逐渐被应用到音频、视频以及自然语言理解领域。 图5:谷歌的Attention OCR实现端到端的文字检测识别 从流程图中可以看到,该网络输入为同一标志牌的四张不同角度拍摄的图像,经过Inception-V3网络(CNN的一种)对图像编码后形成特征图 本文主要对于深度序列学习在OCR中的应用进行了综述总结,接下来将主要介绍这类技术在微信产品中的落地情况。

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    深度网络揭秘之深度网络背后的数学

    通常我们只需要尽力一个神经网络,即使是一个结构非常复杂的神经网络,也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。 什么是神经网络? 让我们先回答一个问题:什么是神经网络?它是一种生物学启发的构建计算机程序的方法,能够学习和独立地找到数据中的连接。正如图二所展示的。 激活函数是神经网络的关键元素之一,如果缺失了他们,那么我们的神经网络就只剩下线性函数的组成了。所以神经网络将直接成为一个线性函数。我们的模型也将缺失多样的扩展性,导致其甚至连逻辑回归都不如。 图6.最流行的激活函数及其衍生物的图 损失功能 促进深度学习的发展进程的基石可以说就是损失的值。一般来说,损失函数就是表示的我们理想值与现实值之间的差距。 图9显示了神经网络中的操作顺序。我们清楚地看到前向和后向传播如何一起工作以优化损失函数。 ? ? 图9.前向和后向传播 结论 希望我已经解释了在神经网络中发生的数学。

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    Github:深度学习文本检测识别(OCR)精选资源汇总

    今天跟大家推荐一个Github项目,来自NAVER Clova AI Research的hwalsuklee同学汇总了近几年的基于深度学习进行文本检测、识别的论文、代码、数据集、教程资源,非常值得参考。 作者首先统计了深度学习OCR方向的文献: ? 可见这个方向基于深度学习的技术是大势所趋。 文本检测汇总 在下图表格中,IC3代表该算法在ICDAR2013数据集上的精度,IC15代表该算法在ICDAR2015数据集上的精度,PRJ代表项目主页,CAFFE/TF等代表使用深度学习框架Caffe 52CV曾经专门解读过这篇论文: 华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文:Mask TextSpotter 下图为端到端文本识别的精度-发表时间散点图,相比之下,近两年的提升并不是很明显。

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    OCR material

    MNIST Handwritten Digit Classifier github: https://github.com/karandesai-96/digit-classifier 如何用卷积神经网络 github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https ://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ? github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ? github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique

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    OCR识别

    最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别,就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。 1.腾讯云OCR ---- 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明: 身份证OCR接口 -  https://cloud.tencent.com/document 2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用,作者当时在这一步花了很长时间 ? ? 创建完之后就可以拿到appId,API Key,Secret Key,就可以调用百度提供的api了 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明: 身份证OCR 营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86

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    告别「复制+粘贴」,基于深度学习的OCR,实现PDF转文本

    基于深度学习的 OCR 将 pdf 转录为文本 将 pdf 转换为图像 Soares 使用的 pdf 幻灯片来自于 David Silver 的增强学习(参见以下 pdf 幻灯片地址)。 ocr.pytorch 库地址:https://github.com/courao/ocr.pytorch 代码如下: # adapted from this source: https://github.com /courao/ocr.pytorch %load_ext autoreload %autoreload 2 import os from ocr import ocr import time import 其中检测继承(inherit)了 Pytorch CTPN 模型,识别继承了 Pytorch CRNN 模型,两者都存在于 OCR 模块中。 拥有自己的 OCR 工具来处理一些文本内容,这比依赖外部软件来转录文档要好的多。

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    OCR技术简介

    由于深度学习的飞速发展,现在普遍使用基于CNN的神经网络作为特征提取手段。 Attention OCR网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。 FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。 因此我们仍需要从传统方法中汲取经验,使其与深度学习有机结合进一步提升OCR的性能表现。 另一方面,作为深度学习的推动力,数据起到了至关重要的作用,因此收集广泛而优质的数据也是现阶段OCR性能的重要举措之一。

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    深度学习: 论网络深度的利弊

    利 能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络 大得多的 函数集合 。 弊 不好收敛: 更容易过拟合 (即局部最优)。 收敛慢。 梯度问题 (弥散 / 爆炸)。 总结 深度神经网络就像一个数学公式。

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    深度学习: ZFNet 网络

    ZFNet=(conv+relu+maxpooling)×2+(conv+relu)×3+fc×2+softmaxZFNet=(conv+relu+maxpoo...

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    深度兴趣网络DIN

    深度兴趣网络DIN[1]通过使用Attention机制捕获目标item与用户行为序列中的item之间的相关性,从而实现对特定的目标item的兴趣建模,并将其应用到排序阶段。 2. 算法原理 2.1. 深度兴趣网络DIN 在实际场景中,用户的兴趣往往是多样的,或者说是多个维度的,在上述基本的网络模型中,通过对用户行为序列建模,得到用户兴趣的固定长度的向量表示,这样的固定长度的向量难以表达用户的不同兴趣 在深度兴趣网络(Deep Interest Network,DIN)[1]中,借鉴Attention的原理,通过计算候选item与用户行为序列中item之间的相关关系,来动态的计算用户在当前的item下的即时兴趣向量 总结 鉴于单一的固定向量不能表达用户兴趣的多样性,在深度兴趣网络DIN中使用了注意力机制捕获目标item与用户的行为序列中的item之间的相关性,得到在特定目标item的场景下的用户兴趣表示,从而提升对用户及时兴趣的捕捉能力

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    OCR技术综述

    大杀器:基于深度学习下的CNN字符识别 上面提到的OCR方法都有其有点和缺点,也正如此,他们也有各自特别适合的应用场景。 针对传统OCR解决方案的不足,学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现,让OCR技术焕发第二春。 现在OCR基本都用卷积神经网络来做了,而且识别率也是惊人的好,人们也不再需要花大量时间去设计字符特征了。 在OCR系统中,人工神经网络主要充当特征提取器和分类器的功能,输入是字符图像,输出是识别结果,一气呵成。 当然用深度学习做OCR并不是在每个方面都很优秀,因为神经网络的训练需要大量的训练数据,那么如果我们没有办法得到大量训练数据时,这种方法很可能就不奏效了。

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    OCR技术简介

    由于深度学习的飞速发展,现在普遍使用基于CNN的神经网络作为特征提取手段。 [11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。 [12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。 因此我们仍需要从传统方法中汲取经验,使其与深度学习有机结合进一步提升OCR的性能表现。 另一方面,作为深度学习的推动力,数据起到了至关重要的作用,因此收集广泛而优质的数据也是现阶段OCR性能的重要举措之一。

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