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基于深度学习OCR文本识别分为两个模块#xff1a;DBNet和CRNN。 DBNet是基于分割的文本检测算法#xff0c;算法将可微分二值化模块(Differentiable Binarization)引入了分割模型#xff0c;使得模型能够通过自适应的阈值图进行二值化#xff0c;并… 第一步概要
基于深度学习OCR文本识别分为两个模块DBNet和CRNN。 DBNet是基于分割的文本检测算法算法将可微分二值化模块(Differentiable Binarization)引入了分割模型使得模型能够通过自适应的阈值图进行二值化并且自适应阈值图可以计算损失能够在模型训练过程中起到辅助效果优化的效果。经过验证该方案不仅提升了文本检测的效果而且简化了后处理过程。相较于其他文本检测模型DBNet在效果和性能上都有比较大的优势是当前常用的文本检测算法。 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network是一种卷积循环神经网络结构主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别不用先对单个文字进行切割而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题就是基于图像的序列识别。 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network是目前较为流行的图文识别模型可识别较长的文本序列。它包含CNN特征提取层和BLSTM序列特征提取层能够进行端到端的联合训练。 它利用BLSTM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。 第二步模型结构介绍
DB文本检测模型可以分为三个部分
Backbone网络负责提取图像的特征FPN网络特征金子塔结构增强特征Head网络计算文本区域概率图 CRNNConvolutional Recurrent Neural Network卷积递归神经网络是这个领域内的一个代表性的框架它融合了卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN特别适用于对图像中的序列文本进行识别。 第三步搭建GUI界面
功能模块能支持手写文字串识别和图片文字串识别 第四步整个工程的内容
提供整套代码和模型提供GUI界面代码 代码的下载路径新窗口打开链接基于深度学习OCR文本识别 有问题可以私信或者留言有问必答
