这使得CTPN可以探索丰富的图像上下文信息，使其能够检测极其模糊的文本。CTPN在多尺度和多语言文本上可靠地工作，而不需要进一步的后处理，脱离了以前的自底向上需要多步后过滤的方法。...我们利用强深度卷积特性和共享计算机制的优点，提出了如图1所示的CTPN架构。主要贡献如下： ? 图1：（a）连接文本提议网络（CTPN）的架构。...图3：上：没有RNN的CTPN。下：有RNN连接的CTPN。 受到这项工作的启发，我们认为这种上下文信息对于我们的检测任务也很重要。...通过使用单个GPU，我们的CTPN（用于整个检测处理）的执行时间为每张图像大约0.14s，固定短边为600。没有RNN连接的CTPN每张图像GPU时间大约需要0.13s。...结论 我们提出了连接文本提议网络（CTPN）—— 一种可端到端训练的高效文本检测器。CTPN直接在卷积映射的一系列细粒度文本提议中检测文本行。
=/opt/ctpn WORKDIR $CTPN_ROOT RUN git clone --depth 1 https://github.com/tianzhi0549/CTPN.git WORKDIR.../CTPN/caffe/python ENV PYTHONPATH $PYCAFFE_ROOT:$PYTHONPATH ENV PATH $CTPN_ROOT/CTPN/caffe/build/tools...RUN cp $CTPN_ROOT/CTPN/src/layers/* $CTPN_ROOT/CTPN/caffe/src/caffe/layers/ RUN cp $CTPN_ROOT/CTPN/src.../*.py $CTPN_ROOT/CTPN/caffe/src/caffe/ RUN cp -r $CTPN_ROOT/CTPN/src/utils $CTPN_ROOT/CTPN/caffe/src/...:/opt/ctpn/CTPN/models/ctpn_trained_model.caffemodel --runtime=nvidia ctpn ?
image.png 对于复杂环境中的字符的识别，主要包括文字检测和文字识别两个步骤，这里介绍的CTPN(Detecting Text in Natural Image with Connectionist...应对于此，一类结合CNN优势，专门应对环境文本信息的模型也就因运而生了，CTPN正是其中的佼佼者。 CTPN算法概述 言归正传,那么算法上文本位置的准确界定是怎么做到的呢？...说明 1.论文： https://arxiv.org/pdf/1609.03605.pdf 2.代码： https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
不同于网上千篇一律讲解CTPN的文章，本文将使用大量可视化过程来帮助大家理解CTPN，完整重现CTPN所有细节。 先用一张动图过一遍CTPN全过程，接下来开始我们的讲解。 ?...我们来看一下用一般目标检测算法(Faster-RCNN)跟用CTPN效果对比，很明显通用的目标检测算法的检测框会大很多（更不精确） ?...接下来我们开始讲解CTPN具体原理，本文默认读者了解Faster-RCNN以及LSTM原理，如果不懂的可以移步我前几篇文章。 CTPN总体结构 ?...以上就是CTPN的架构，看不懂没关系，接下来我会可视化每个过程帮你了解。...这里要注意，CTPN在实际当中对一些倾斜样本的鲁棒性还是略显不足的。 损失函数 ?
作者github地址和tensorflow版本地址： 在公众号 datadw 里 回复 CTPN 即可获取。 本文将对CTPN这篇文章的思路做一个详细的介绍，同时对代码进行解读。...http://slade-ruan.me/2017/10/22/text-detection-ctpn/
论文阅读学习 - CTPN-Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network [Paper] [Code-Caffe...CTPN(Connectionist Text Proposal Network)，end-to-end 框架： 类似于 Faster R-CNN，对 VGG16 网络输出(conv5)的卷积 feature...相同点： 均需要采用全卷积网络，允许任意尺寸的输入图片； 不同点： CTPN 通过对卷积特征图根据小窗口平滑，检测文本行；输出细尺度(如，固定宽度为 16-pixel)的文本 proposals 序列...CTPN，垂直 anchor 机制，同时预测 文本/非文本 score 和每个细尺度 proposal 的 y-轴位置： 文本 proposal 的宽度固定设定为 16 pixels(对应输入图片尺寸)...上：CTPN without RNN； 下：CTPN with RNN.
本文主要分享的是CTPN，paper名称是Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network，论文链接地址：...image.png 一、 CTPN算法简介 原文中有这样一段话，讲述了通用目标检测为什么不能应用于场景文本检测的： However, it is difficult to apply these general...1.1 CTPN网络结构 CTPN的网络结构图如下： image.png 原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似，但是加入了LSTM层。...CTPN会做如下处理： 1. Softmax判断Anchor中是否包含文本，即选出Softmax score大的正Anchor； 2.
文本区域检测网络-CTPN(CNN+RNN) 3..../ctpn/ctpn/other.py 的draw_boxes函数的最后部分， cv2.inwrite('dest_path',img)，如此， 可以得到ctpn检测的文字区域框以及图像的ocr识别结果...如果你想训练这个网络 1 对ctpn进行训练 定位到路径--..../ctpn/ctpn/train_net.py 预训练的vgg网络路径VGG_imagenet.npy将预训练权重下载下来，pretrained_model指向该路径即可, 此外整个模型的预训练权重checkpoint...ctpn数据集还是百度云数据集下载完成并解压后，将.ctpn/lib/datasets/pascal_voc.py 文件中的pascal_voc 类中的参数self.devkit_path指向数据集的路径即可
150万个样本训练也没收敛，还有2.5左右的cost. 4:CTPN+CRNN整合场景文字检测识别结果 没有进行版面分析，所以识别结果没有按顺序输出 其中标点符号训练集较少，错得较多。
CTPN直接在卷积特征映射中检测一系列精细比例的文本建议中的文本行。CTPN开发了一个垂直锚定机制，可以联合预测每个固定宽度提案的位置和文本/非文本得分，大大提高了定位精度。...图片CTPN以非常深的16层vggNet（VGG16）为例来描述方法，它很容易适用于其他深度模型。CTPN的体系结构如图1....为此，CTPN建议在conv5上设计一个RNN层。图片Side-refinement:CTPN可以准确、可靠地检测到精细尺度的文本建议。...实验将CTPN和最近公布的几种方法进行了比较。如表1和表2所示， CTPN在所有五个数据集上都达到了最佳性能。在SWT上，CTPN在召回率和F-measure上都有显著的改进，在精确度上略有提高。...CTPN的检测器在多语言上对TextFlow表现良好，这表明CTPN的方法可以很好地推广到各种语言。
出现没有 No module named 'lib.utils'，但是我们目录中是有utils这个包的，我们需要使用Cpython来编译，打开ctpn/lib/utils/setup_cpu.py，将里面的代码全部删掉...复制移动到：D:\chinese_ocr\ctpn\lib\utils目录下,再运行demo.py，继续报错 ModuleNotFoundError: No module named 'lib.utils.../ctpn/text.yml脚本，修改以下代码，即取消GPU ?...打开 ctpn/lib/fast_rcnn/config.py脚本，修改一下代码： ? 打开ctpn/lib/fast_rcnn/nms_wrapper.py ，删掉以下代码: ?...打开ctpn/ lib/utils/__init__.py，删掉以下代码 ? 打开ctpn\lib\utils\cython_nms.pyx，更改这一行代码 ?
在做图片文字识别的，需要用到CTPN以及crnn，服务器是ubuntu16的，但是上述两种框架(github现有的)只能运行在ubuntu14上面。...crnn的docker安装是在CTPN的docker的基础上面安装。...*/return THTensor_(prod)(r, t, dim,1);/' detail/TensorGeneric.h docker文件如下: # 基于前面的CTPN FROM ctpn_docker
imread('demo.jpg') r = sess.run(img) print('result:',r,'type',type(r)) 其中Model_Docker是这样的： class CTPN_Docker...imgstr = img.tobytes() shape = json.dumps(img.shape) stub = ctpn_pb2_grpc.ModelStub(grpc.insecure_channel...('localhost:50051')) response = stub.predict(ctpn_pb2.rect_request(img=imgstr, shape=shape))...就拿现在我在做的目标检测和文字识别的几个模型来说，yolo、fasterrcnn、ctpn和crnn等都是这样。...这还不是最毒瘤的，较新的ctpn是继承自fasterrcnn，也是采用这种方法.
1、CTPN原理——文字检测 1.1、简介 ? CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检测算法。...1.2、CTPN模型创新点 ? CTPN的创新点主要由以下三点： (1)、将文本行拆分为slice进行检测，这样在检测过程中只需要对文本的高度进行先验性的设置anchor。...1.3、CTPN与RPN网络结构的差异 ? ? 如上图所示，左图为RPN，右图为CTPN的网络结构。...原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似，但是加入了LSTM层（CNN学习的是感受野内的空间信息，LSTM学习的是序列特征。...1.9、CTPN小结 ? 1.由于加入LSTM，所以CTPN对水平文字检测效果超级好。
模型资源站收录情况 模型来源论文 CTPN https://sota.jiqizhixin.com/project/ctpn收录实现数量：3支持框架：PyTorch、TensorFlow Detecting...一、文本检测模型 1、 CTPN CTPN（ Connectionist Text Proposal Network ）是在ECCV 2016中提出的一种文本检测模型。...CTPN是基于Anchor的算法，在检测横向分布的文字时能得到较好的效果。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似，但是加入了LSTM层。...(b)CTPN输出连续的固定宽度的细刻度文本建议。每个box的颜色表示文本/非文本得分。...平台项目详情页 CTPN 前往 SOTA！
深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别7：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景 1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition...图片 2.OCR检测方法 2.1 CTPN CTPN(Connectionist Text Proposal Network)1是目标检测算法Faster R-CNN 的改进算法，...2.1.1CTPN模型结构 CTPN采用的方法是将文本行分割成一个个小块（长度是固定的），然后去检测这些小块，最后使用一种文本行构造法将所有块连起来，如 图1 所示。...图片 图1 CTPN 序列特征 CTPN网络结构如 图2 所示： 图片 图2 CTPN网络结构示意图</center...但是对于竖直方向的文本，或者多方向的文本，CTPN检测就很差。
CTPN（2016） 1）概述 CTPN全称Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network（基于连接文本提议网络的自然图像文本检测...2）具体步骤 CTPN主要包含以下几个步骤： 检测文本。...3）网络结构 VGG16+Conv5：CTPN的基础网络使用了VGG16用于特征提取，在VGG的最后一个卷积层Conv5，CTPN用了3×3的卷积核来对该feature map做卷积，这个Conv5...5）性能 ① 时间性能 使用单个GPU，CTPN（用于整个检测处理）的执行时间为每张图像大约0.14s。没有RNN连接的CTPN每张图像GPU时间大约需要0.13s。...② 准确率 CTPN在自然环境下的文字检测中取得了优异的效果。如下图所示： CTPN在五个基准数据集上进行了全面评估。
由于受控场景的文字受诸多先验的约束条件约束，本身的文本复杂度较低（水平文本，文本偏转角度小等），我们选择选择通用的文本检测模型CTPN[7]进行文本框的检测。...3.1.1 受控场景的文本检测 对于受控场景，我们直接使用文本检测模型CTPN对用户上传的证件进行文本框的检测。 ?...图3 基于CTPN模型的文本框检测结构[7] 除对模型的输入进行前期处理之外，还在CTPN模型的训练过程上进行改进，考虑到人工去标定样本的成本是很高的，同时为了让模型在真实环境中表现出较好的性能，我们采用由糙到精的训练步骤...将CTPN模型运用在对营业执照的文字检测上，目前F1分数值能够达到89%。...我们将该文本识别模型与CTPN模型整合，对营业执照重要字段文本内容进行识别，目前在印章，反光等多种因素干扰情况下，对统一社会信用编码等的全字段识别精度能达到85%。
这与去年经典的CTPN架构类似。不过CTPN只支持水平方向，而EAST在论文中指出是可以支持多方向文本的定位的。 ? 论文采用的架构如下： ?...不过最后一张图实在过于复杂，包括CTPN的效果也都是非常一般。利用百度识别SDK也测试了下，结果也是差不多。 ?
目前已经有很多文字检测方法，包括：EAST/CTPN/SegLink/PixelLink/TextBoxes/TextBoxes++/TextSnake/MSR/......，具体来说： 2.1.1 CTPN [1] CTPN是ECCV 2016提出的一种文字检测算法，由Faster RCNN改进而来，结合了CNN与LSTM深度网络，其支持任意尺寸的图像输入，并能够直接在卷积层中定位文本行...CTPN由检测小尺度文本框、循环连接文本框、文本行边细化三个部分组成，具体实现流程为： 1、使用VGG16网络提取特征，得到conv5_3的特征图； 2、在所得特征图上使用3*3滑动窗口进行滑动，得到相应的特征向量...CTPN是基于Anchor的算法，在检测横向分布的文字时能得到较好的效果。此外，BLSTM的加入也进一步提高了其检测能力。
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