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超全的OCR

1、SynthText in the Wild dataset 集下载链接: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/ 集介绍:一个综合生成的集 此集基于MSCOCO集。 集分为训练集和测试集两部分,训练集包含从原始集中随机选择的300个图像,其余200个图像构成测试集,此集中的所有图像都已完全注释。 ? 5、ICDAR 集下载链接:https://rrc.cvc.uab.es/ ICDAR作为一个Challenge性质的平台,包含了2011~2019年各类OCR相关的集。 ? ? 6、Reading Chinese Text in the Wild(RCTW-17) 集下载链接:http://rctw.vlrlab.net/dataset/ 集介绍:主要包括12000多张图片的

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Github Star 8.4K,超级好用的OCR合成与半自动标注工具,强烈推荐!

n全新发布半自动标注工具PPOCRLabel:有了它标注工作事半功倍,相比labelimg标注效率提升60%以上,社区小规模测试,好评如潮。 三、全新发布OCR合成工具:Style-Text 相比于传统的合成算法,Style-Text可以实现特殊背景下的图片风格迁移,只需要少许目标场景图像,就可以合成大量,效果展示如下: 1、相同背景批量合成 2、相同文字批量合成 ? 2、图片分离前景背景 ? 除了拉风的效果,采用这样的合成和真实一起训练,可以显著提升特殊场景的性能指标,分别以两个场景为例: ? 怎么样,绝对是黑科技了吧。 四、超强OCR标注工具:PPOCRLabel 除了合成,标注也一直是深度学习开发者关注的重点, 无论是从成本还是时间上面,提高标注效率,降低标注成本太重要了。 PPOCRLabel通过内置高质量的PPOCR中英文超轻量预训练模型,可以实现OCR的高效标注。 CPU机器运行也是完全没问题的。 话不多说,直接看PPOCRLabel效果演示: ?

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    MORAN文本识别算法开源,刷新多个OCR集state-of-the-art

    近日华南理工大学金连文老师组在文本识别领域又出牛文,提出一种基于像素级不规则文本纠正的识别新算法MORAN(Multi-Object Rectified Attention Network),刷新了多个OCR 集的最高精度,并将其开源了! 在常用的IIIT 5K、IC03、IC13、SVT、SVT-Perspective、CUTE80、IC15等7个OCR集上,取得了state-of-the-art的识别性能。 使用STN学习仿射变换系 MORN形状矫正方法 该文作者基于分解的思想,提出了一种像素级预测的纠正模型,首先将文本图像分解为多块小图像,然后对每块小图像回归偏移量,并对偏移量进行平滑操作,再在原图像上进行采样 ASRN网络结构 最终的MORAN算法在多个集上均超越了state-of-the-art。 实验结果 ? ? 作者称论文投稿时达到多个集当时最高准确率。

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    OCR -- 训练扩增的方法

    M_z def cliped_rand_norm(mu=0, sigma3=1): """ :param mu: 均值 :param sigma3: 3 倍标准差, 99% 的落在

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    平精准推荐 | OCR技术之

    导语:深度学习在OCR领域的成功应用需要大量平精准推荐团队利用图像增强,语义理解,生成对抗网络等技术生成高质足量的,为算法模型提供燃料,帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代,提升效果。 fig. 1 近年来计算机视觉公开集 [1][2][3] [4] [5] 1.1 OCR 如图fig.2所示,OCR的作用是检测图像中的文字区域以及识别文字内容。 OCR生成 对基于深度学习的技术而言,训练量很大程度上影响了技术效果。 在计算机视觉领域,机器生成主要可粗略的分为三种类型:底层的图像处理技术,中间层的图像理解加人为规则,以及高层的端到端图像生成,OCR技术的生成同样遵循这三类。 除OCR外,计算机视觉乃至整个机器学习领域,尽管驱动这个词被无次提到,但真正能够释放驱动能力的产品或技术服务依然寥寥无几。

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    Oracle RAC OCR 与健忘症

    OCR就好比Windows的一个注册表,存储了所有与集群,RAC库相关的配置信息。而且是公用的配置,也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。 一、OCR的特点    类似于Windows注册表,用于存储所有与集群,RAC库相关的配置信息    被多个节点所共享,因此,只能存储于共享磁盘。支持单disk以及镜像方式来存放。 整个集群及RAC库配置需要在OCR中来进行维护。换句话说,就像windows注册表的导入导出,修改、更新键值等。    通常情况下,OCR中的配置信息会随着使用工具对其进行自动更新。 注:集群,我们通常指的是clusterware,而RAC库,即是基于集群之上的库。 二、OCR包含的内容     OCR中通常包含下列内容    节点成员信息    库实例,节点,以及其他的映射关系    ASM    资源配置信息(vip,services等等)    服务特性(

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    RPA之眼:AI-OCR,Fax-OCR概述

    RPA和OCR的协作 RPA目前活跃在以金融机关代表的企业中,但是这些企业的纸质媒体和打印等非电子化的仅仅依靠RPA来进行业务处理的话还是相当困难的。 OCR的注意点 OCR技术确实可以自动实现的文本化,也是一项非常有效的效率改善的技术手段,但是现在的阶段OCR并非无所不能。 1、无法对应多份文件。 一般来说,OCR 需要读取文本内容以及文件内容的模板,并定义好抽出的对象的位置。但是,由于客户的文件模板并不统一,文件模板和坐标位置也不尽相同,这种情况应对起来就比较困难了。 2、文字抽出后,必须进行人工确认。 虽然AI-OCR可以通过机器学习技术去识别手写文字,但是很多不清楚,或者写法不鲜明的文字还是很难做到完美识别。 因此,抽出完毕后还是要通过人去确认的正确性。

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    【DB笔试面试719】在Oracle中,什么是OCR、OLR和VF?

    OCR是Oracle RAC配置信息仓库,它管理集群节点的相关信息及实例到节点的映射信息。因此,OCR的内容非常的重要,对OCR的操作必须确保OCR内容完整性。 同时,每个节点都有一个OCR Process来读写OCR Cache,但只有一个节点的OCR Process能读写OCR磁盘中的内容。 OCR的结构如下图所示: ? OCR中保存着整个集群中绝大部分资源的配置信息,配置信息以“Key-Value”并且采用树形结构来保存,所以,并没有类似于文件的块的概念。 Oracle Clusterware在启动时会根这里面的内容从指定位置读入OCR内容。 OCR中通常包含下列内容: v 节点成员信息 v 库实例、节点以及其它的映射关系 v ASM v 资源配置信息(vip、services等等) v 服务特性(Service characteristics

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    支持40+种语言和本地运行,这个OCR库轻松搞定光学字符识别

    今天,我们来介绍一个支持 40 多种语言的 OCR 库:Easy OCR介绍,Easy OCR 的性能可与商业 API 解决方案媲美,且已开源,支持本地运行,因此适合关注隐私和适应性的人使用。 Easy OCR 支持的语言清单。 下图展示了 Easy OCR 的识别效果: ? 其中检测部分基于 CRAFT 算法预训练得到,识别部分则基于作者自有集训练得到。 此外,使用者还可以在不同的集上对模型进行重新训练,不过目前项目作者尚未放出训练脚本。

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    【DB笔试面试719】在Oracle中,什么是OCR、OLR和VF?

    OCR是Oracle RAC配置信息仓库,它管理集群节点的相关信息及实例到节点的映射信息。因此,OCR的内容非常的重要,对OCR的操作必须确保OCR内容完整性。 同时,每个节点都有一个OCR Process来读写OCR Cache,但只有一个节点的OCR Process能读写OCR磁盘中的内容。 OCR的结构如下图所示: OCR中保存着整个集群中绝大部分资源的配置信息,配置信息以“Key-Value”并且采用树形结构来保存,所以,并没有类似于文件的块的概念。 Oracle Clusterware在启动时会根这里面的内容从指定位置读入OCR内容。 OCR中通常包含下列内容: v 节点成员信息 v 库实例、节点以及其它的映射关系 v ASM v 资源配置信息(vip、services等等) v 服务特性(Service characteristics

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    革新OCR结构化技术应用,揭秘百度中英文OCR结构化模型StrucTexT预训练模型

    因此,结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一,旨在快速且准确地分析卡证、票、档案图像等富视觉中的结构化文字信息,并对关键进行提取。 百度提出OCR结构化模型StrucTexT,首次将中英文字段级多模态特征融入OCR结构化预训练进行特征增强,在6项OCR结构化集合上努力刷新了业界最好效果;同时基于StrucTexT打造字化医疗理赔方案 2.中英文场景上效果全面领先:覆盖4w+中英文常见字词,实现业界最大规模5千万OCR中英文场景预训练,深度挖掘不同模态间的语义关联。 2.字段实体分类: StrucTexT使用字段特征进行实体分类,在票信息抽取集合SROIE,英文表单集合FUNSD和中文表单集合XFUND-CHN三个集上达到SOTA。 OCR结构化是实现信息电子化、办公智能化的基础核心技术。在日常工作中存在海量的卡证、票和富文档图片,需要进行OCR识别和结构化录入。

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    Oracle RAC OCR 的备份与恢复

    Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上,这些信息包括了集群节点的列表、集群库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念         与Oracle库备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念 对于重大的ocr配置发生变化前后,如添加删除节点,修改集群资源,创建库等,都建议使用逻辑备份。                  ora_pmon_ora10g1 oracle 31704 11229 0 10:26 pts/0 00:00:00 grep pmon c、关闭crs,集群库及 00:00:04 /u01/oracle/crs/bin/ocssd.bin #关闭集群库 oracle@bo2dbp:~> export ORACLE_SID=ora10g1

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    RPA搭载OCR,拓展机器人流程自动化应用范围

    [RPA搭载OCR,拓展机器人流程自动化应用范围] OCR运行原理 OCR是指电子设备(例如扫描仪或码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机的过程 衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、产品的稳定性、易用性等。 OCR擅长对非结构化进行处理。 非结构化结构不规则或不完整,没有预定义的模型,不方便用库二维逻辑表来表现的。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML,HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 搭载OCR的RPA工作原理 1、用户收到一封带有图片的电子邮件; 2、RPA机器人自动阅读电子邮件; 3、对图片进行分类并选择模板; 4、通过OCR对分类的图片进行识别和提取; 5、RPA机器人接收 OCR转化后的结构化; 6、进行校审确认; 7、自动将结构化放置或录入到指定位置; 8、存储所有结构化,并向用户发送一封通知邮件,确认所有工作完毕。

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    Python3 下实现 腾讯人工智能API 调用

    值 app_id 10000 nonce_str 20e3408a79 text 腾讯开放平台 time_stamp 1493449657 2)身份证ocr接口有6个字段,拼接串为: app_id 是否必选 类型 约束 示例 描述 app_id 是 int 正整 1000001 应用标识(AppId) time_stamp 是 int 正整 1493468759 请求时间戳(秒级 sign 是 string 非空且长度固定32字节 B250148B284956EC5218D4B0503E7F8A 签名信息,详见接口鉴权 image 是 string 原始图片的base64编码 E8F6F347D549FE514F0C9C452C95DA9D 6\最终请求 在完成签名计算后,即可得到所有接口请求,进一步完成API的调用。 text 腾讯开放平台 接口请求,UTF-8编码 app_id 10000 应用标识 time_stamp 1493449657 请求时间戳

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    autojs-ocr-easyedge-nodejs

    = engines.myEngine().execArgv.serverEngineId; // 根ID找出Rhino引擎 const serverEngine = engines.getRunningEngines http--> nodejs--> easyedge--> nodejs; nodejs仅仅只能把http发送的, 使用serverEngine.emit发送给java, 他的ctx是发送不过去的, 到这一步, nodejs就控制不了easyedge了, nodejs能做的仅仅是和java交换一些简单的, ctx是交换不了的. easyedge我测试了一下, 一般的图片1秒以内就返回了, 图片太大, 文字太多, 时间会更长一些, 不过8秒应该够了. 我们需要等8秒吗? 在8秒内, 我们可以每隔一段时间检查一下java是否把ocr识别的结果传给了nodejs, 如果nodejs接收到ocr, 我们就可以中断这8秒钟的等待了 let setIntervalId =

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    【DB笔试面试720】在Oracle中,OCR备份恢复有哪几种?

    在Oracle中,OCR备份恢复有哪几种? ♣ 答案部分 与Oracle库的备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份和逻辑备份,因此有两种备份方式和两种恢复方式。 因为OCR的内容如此重要,所以Oracle每4个小时对其做一次物理备份,并且保留最后的3个物理备份,以及前一天,前一周的最后一个物理备份。用户不能自定义物理备份频率以及备份文件的副本。 每次备份后,备份文件名自动更改,以反映备份时间顺序,最近一次的备份叫作backup00.ocr。这些备份文件除了保存在本地,DBA还应该在其它存储设备上保留一份,以防止意外的存储故障。 物理恢复OCR的过程一般有如下几个步骤,详细实验过程请参考:http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2121470/,这里不再演示。 对于OCR的配置发生重大的变化前后,如添加删除节点,修改集群资源,创建库等,都建议使用逻辑备份。对于由于错误配置而导致的OCR被损坏的情形,可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。

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    【DB笔试面试720】在Oracle中,OCR备份恢复有哪几种?

    与Oracle库的备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份和逻辑备份,因此有两种备份方式和两种恢复方式。物理备份是自动进行的,逻辑备份需要手动进行。 因为OCR的内容如此重要,所以Oracle每4个小时对其做一次物理备份,并且保留最后的3个物理备份,以及前一天,前一周的最后一个物理备份。用户不能自定义物理备份频率以及备份文件的副本。 每次备份后,备份文件名自动更改,以反映备份时间顺序,最近一次的备份叫作backup00.ocr。这些备份文件除了保存在本地,DBA还应该在其它存储设备上保留一份,以防止意外的存储故障。 物理恢复OCR的过程一般有如下几个步骤,详细实验过程请参考:http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2121470/,这里不再演示。 对于OCR的配置发生重大的变化前后,如添加删除节点,修改集群资源,创建库等,都建议使用逻辑备份。对于由于错误配置而导致的OCR被损坏的情形,可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。

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    科普时间:OCR是人工智能的基础之一

    OCR是指光学设备(扫描仪、码相机等)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程,其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字,将人眼的能力延伸到机器上 在20世纪50年代,IBM就开始利用OCR技术实现各类文档的字化,到了80年代,平板扫描仪的诞生更是让OCR进入了商用阶段,但不管是哪个阶段,那时的OCR设备对于文字背景的要求非常之高,也需要很好的成像质量 ; 对比识别:根字符的不同特征,将之与库进行对比,并利用对比后的识别文字与其可能的相似候选字群众,根前后的识别文字找出最合乎逻辑的词,再作出更正,以加强比对的正确性; 人工校正:目前为止还没有一款软件的文字识别时百分之百的 2014年8月,在瑞典首都斯德哥尔摩举办的国际模式识别大会(ICPR)上,微软亚洲研究院团队公布的研究成果在自然场景文字检测的标准集(ICDAR-2013测试集)上取得了92.1%的检测精度和92.3% 了解,此前业界最好技术的检测精度是88.5%,而召回率只有66.5%。 ? OCR的应用前景 不管是传统OCR,还是自然环境OCR,其参与者还是不少的。

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    OCR技术在爱奇艺的应用实践及演进

    同时,会利用 NLP 算法处理识别出来的台词,将用户可能感兴趣的信息提取出来作为标签,这些标签可以和其他视频信息构成视频的原始,然后提供给搜索或者推荐业务使用。 随着 OCR 业务的发展,我们整个后台需要处理的视频和图像量成倍增长,OCR 算法开始出现瓶颈,主要体现在随着量的增加,硬件资源消耗巨大,这个阶段基于成本等各方考量,我们使用了多种方法优化算法性能 基于此,我们构建了 OCR 解决方案,根不同的业务特点进行微调,我们也配套开发了 OCR 技术模块,比如文本仿真模块,训练、测试模块以及清洗模块。 针对不同的业务场景,我们会选择合适的算法。 Harlon:未来的规划主要包括几个方面:一是视频中的文本识别和跟踪,爱奇艺本身有大量的视频,这些具有量大、时序性强的特点,如何在保证算法实时性的同时利用这些特点优化 OCR 算法的性能是值得关注的 随着爱奇艺业务的增长,整个 OCR 算法需要处理的量越来越大,如果将 OCR 算法移植到手机端,能缓解整个后台服务的压力,同时可以为用户带来更好的体验。

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      智能结构化

      自定义模板OCR基于业界领先的深度学习技术和图像处理技术,提供针对任意固定版式的卡证票据的结构化识别能力,产品可由用户建立键值对应关系自主定制模板,提升信息数据的提取和录入效率。

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