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。...本文介绍一个开源文本位置探测器Text_Detector，它的Github地址为： https://github.com/qjadud1994/Text_Detector Text_Detector使用了RetinaNet和textboxes...++中的一些技术： RetinaNet: https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf textboxes++: https://arxiv.org/pdf/1801.02765
目前已经有很多文字检测方法，包括：EAST/CTPN/SegLink/PixelLink/TextBoxes/TextBoxes++/TextSnake/MSR/......2.1.2 TextBoxes/TextBoxes++ [2,3] TextBoxes和TextBoxes++模型都来自华中科技大学的白翔老师团队，其中TextBoxes是改进版的SSD，而TextBoxes...TextBoxes共有28层卷积，前13层来自于VGG-16(conv_1到conv4_3)，后接9个额外的卷积层，最后是包含6个卷积层的多重输出层，被称为text-box layers，分别和前面的9...TextBoxes++保留了TextBoxes的基本框架，只是对卷积层的组成进行了略微调整，同时调整了default box的纵横比和输出阶段的卷积核大小，使得模型能够检测任意方向的文字。...Textboxes++: A single-shot oriented scene text detector[J].
idx As Long For Each ctl In Me.Controls If TypeOf ctl Is MSForms.TextBox Then ReDim Preserve TextBoxes...(idx) Set TextBoxes(idx).TBox = ctl idx = idx + 1 End If Next ctl End Sub 运行用户窗体，然后尝试着在其中的文本框中输入内容
第 1 期：CTPN、TextBoxes、SegLink、RRPN、FTSN、DMPNet 第 2 期：EAST、PixelLink、TextBoxes++、DBNet、CRNN、RARE 第 3 期：...++ https://sota.jiqizhixin.com/project/textboxes-_1收录实现数量：4支持框架：PyTorch、TensorFlow TextBoxes++: A Single-Shot...模型平台获取实现资源：https://sota.jiqizhixin.com/project/pixellink 3、TextBoxes++ TextBoxes++主要是受到SSD的default box...不同于Textboxes，TextBoxes++将最后一个global average pooling 替换成了卷积层，这样有益于多尺度的训练和测试。...平台项目详情页 TextBoxes++ 前往 SOTA！
AnAction类，在actionPerformed方法中实现插件逻辑 注册action，有两种方式，通过代码注册和通过plugin.xml注册 我们先写一个简单的Action类： public class TextBoxes...// 如果通过Java代码来注册，这个构造函数会被调用，传给父类的字符串会被作为菜单项的名称 // 如果你通过plugin.xml来注册，可以忽略这个构造函数 public TextBoxes...="Sample menu"> </actions
第 1 期：CTPN、TextBoxes、SegLink、RRPN、FTSN、DMPNet 第 2 期：EAST、PixelLink、TextBoxes++、DBNet、CRNN、RARE 第 3 期：...https://sota.jiqizhixin.com/project/textboxes TextBoxes: A Fast Text Detector with a Single Deep Neural...图2 TextBoxes架构。TextBoxes是一个28层的全卷积网络。其中，13层是继承自VGG-16。9个额外的卷积层被附加在VGG-16层之后。文本框层与其中6个卷积层相连。...损失函数方面，TextBoxes的损失函数由两部分构成，一是二分类的损失函数，由于TextBoxes只会把区域分成两类，一类是背景，一类含有文字，因此这部分是一个二分类的softmax损失函数。...平台项目详情页 TextBoxes 前往 SOTA！
2）TextBoxes/TextBoxes++ [2,3] TextBoxes和TextBoxes++模型都来自华中科技大学的白翔老师团队，其中TextBoxes是改进版的SSD，而TextBoxes+...TextBoxes共有28层卷积，前13层来自于VGG-16(conv_1到conv4_3)，后接9个额外的卷积层，最后是包含6个卷积层的多重输出层，被称为text-box layers，分别和前面的9...TextBoxes++保留了TextBoxes的基本框架，只是对卷积层的组成进行了略微调整，同时调整了default box的纵横比和输出阶段的卷积核大小，使得模型能够检测任意方向的文字。...Textboxes: A fast text detector with a single deep neural network [C]//Thirty-First AAAI Conference on...Textboxes++: A single-shot oriented scene text detector[J].
textboxes: - title: Local weather rate-ms: 10000 # sampling rate, default = 1000 sample...Basic mode textboxes: - title: MongoDB polling rate-ms: 500 init: mongo --quiet --host=localhost...这种情况下我们可以使用PTY模式： textboxes: - title: Neo4j polling pty: true # enables pseudo-terminal mode,...textboxes: - title: Java application uptime multistep-init: - java -jar jmxterm-1.0.0-uber.jar...} {{.PIDs}}" SSH 远程服务器上的TOP命令 variables: sshconnection: ssh -i ~/my-key-pair.pem ec2-user@1.2.3.4 textboxes
TextBoxes++（单阶段 华科白翔组）时间：9 Jan 2018题目：TextBoxes++: A Single-Shot Oriented Scene Text Detector链接：https...使用不规则卷积核： textboxes++中采用3x5的卷积核，以便更好的适应长宽比更大的文字 使用OHEM策略 训练过程采用OHEM策略，不同于传统的OHEM，训练分为两个stage，stage1的正负样本比为...1:3，stage2的政府样本比为1:6 多尺度训练 由于Textboxes++采用了全卷积结构，因此可以适应不同尺度的输入。
·TextBoxes等方案中，调整了文字区域参考框的长宽比例，并将特征层卷积核调整为长方形，从而更适合检测出细长型的文本行。...（选自arXiv: 1801.01315，’Detecting Scene Text via Instance Segmentation’） Textboxes/Textboxes++模型 Textboxes...（选自arXiv: 1611.06779，’TextBoxes: A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network’） Textboxes++...是Textboxes的升级版本，目的是增加对倾斜文本的支持。...“TextBoxes++: A Single-Shot Oriented Scene Text Detector”，arXiv:1801.02765，Minghui Liao, Baoguang Shi
AnAction类，在actionPerformed方法中实现插件逻辑 注册action，有两种方式，通过代码注册和通过plugin.xml注册 我们先写一个简单的Action类： publicclass TextBoxes...// 如果通过Java代码来注册，这个构造函数会被调用，传给父类的字符串会被作为菜单项的名称 // 如果你通过plugin.xml来注册，可以忽略这个构造函数 public TextBoxes...="Sample menu"> 这里我们新建了一个菜单组
Connectionist Text Proposal Network[C] . european conference on computer vision, 2016: 56-72. 2 TextBoxes...针对文本行一般比较长的特点，TextBoxes对SSD框架中的Default Box的长宽比以及卷积核的大小进行了相应的改变，本质上依旧是使用SSD框架进行检测。...TextBoxes: a fast text detector with a single deep neural network[C]. national conference on artificial
CTPN demo: http://textdet.com/ github(Tensorflow): https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn TextBoxes...intro: AAAI 2017 arxiv: https://arxiv.org/abs/1611.06779 github(Caffe): https://github.com/MhLiao/TextBoxes...github: https://github.com/xiaodiu2010/TextBoxes-TensorFlow TextBoxes++: A Single-Shot Oriented Scene...Technology(HUST) arxiv: https://arxiv.org/abs/1801.02765 github(official, Caffe): https://github.com/MhLiao/TextBoxes_plusplus
The original repository with the modified SSD Caffe version: https://github.com/MhLiao/TextBoxes....Model can be downloaded from [DropBox](https://www.dropbox.com/s/g8pjzv2de9gty8g/TextBoxes_icdar13.caffemodel...TextBoxes_icdar13.caffemodel - TextBoxes_icdar13.caffemodel文字识别所需要的资源如下：见相关网页描述： OpenCV.org, text_recognition_cnn.cpp...progFname " << endl << " Caffe Model files (textbox.prototxt, TextBoxes_icdar13...slot_textDetector(){ const std::string modelArch = "textbox.prototxt" ; const std::string moddelWeights = "TextBoxes_icdar13
二、TextBoxes：基于神经网络的文本检测 如报告开始所述，文本识别需要完成两个任务，一个任务是检测文字所在区域(Scene Text Detection)，另外一个任务是对文本区域进行识别(Scene...在TextBoxes网络中，每一层都会计算相应的卷积，并计算其响应及判别，在最后会将所有监督信息融合在一起，得到相应结果。得到的结果需要进行非极大值抑制处理以舍弃重复结果。...TextBoxes的所有指标都领先于其他算法。 ? 三、CRNN： 端到端的场景文本识别 上述工作主要介绍了文本检测的相关工作，并没有涉及到文本识别的内容。下面介绍文本识别的相关工作：CRNN。
·TextBoxes等方案中，调整了文字区域参考框的长宽比例，并将特征层卷积核调整为长方形，从而更适合检测出细长型的文本行。...Textboxes/Textboxes++模型 Textboxes是基于SSD框架的图文检测模型，训练方式是端到端的，运行速度也较快。...Textboxes++是Textboxes的升级版本，目的是增加对倾斜文本的支持。为此，将标注数据改为了旋转矩形框和不规则四边形的格式；对候选框的长宽比例、特征图层卷积核的形状都作了相应调整。...“TextBoxes: A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network”，arXiv:1611.06779，Minghui Liao, Baoguang...“TextBoxes++: A Single-Shot Oriented Scene Text Detector”，arXiv:1801.02765，Minghui Liao, Baoguang Shi
图 2 全卷积网络 （2） 基于回归的文本定位 Textboxes [3] 是经典的也是最常用的基于回归的文本定位方法，它基于SSD框架，训练方式是端到端，运行速度也较快。...图 3 Textboxes框架 提出方法 我们的方法也是基于SSD，整体框架如图4。为了应对多尺度文字尤其是小文字，对高层特征图进行间隔采样，以保持高层特征图分辨率。...在ICDAR2015数据集上，虽然性能不及PixelLink，但是FPS要远高于它；而相比TextBoxes++，虽然FPS略低于它，但是精度更高。图10给出一些文字定位结果示例。 ?...“Textboxes++: A single-shot oriented scene text detector.”
对此，作者在IC15上分别用TextBoxes、TextBoxes+ASTER无矫正、TextBoxes+ASTER有矫正进行了实验对比。 ?
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