---- 以美团的OCR识别为例 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容，文字往往包含更强的语义信息，因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。...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。...传统单字识别引擎→基于深度学习的单字识别引擎 由于单字识别引擎的训练是一个典型的图像分类问题，而卷积神经网络在描述图像的高层语义方面优势明显，所以主流方法是基于卷积神经网络的图像分类模型。...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所示的深度学习框架。...基于上述试验，与传统OCR相比，我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升，如图19所示： 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。
），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。
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。
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。
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
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和深度学习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。
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。
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在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。
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。
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。
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
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。
简介 ddddocr（Deep Double-Digital Digits OCR）是一个基于深度学习的数字识别库，专门用于识别双重数字（双位数字）的任务。...该项目通过使用深度学习的方法，结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对双重数字进行高效准确的识别。通过训练模型并进行预测，ddddocr能够识别图像中的双位数字，并输出其具体数值。...特点和优势 深度学习：ddddocr利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。 开源项目：ddddocr是一个开源项目，允许用户免费使用、修改和分发代码。...高准确率：通过深度学习的方法，ddddocr在双重数字识别任务上能够取得较高的准确率，有效克服了传统方法在此任务上的困难。...可能对于截图党用户没那么友好~，如果使用过程中无需调用ocr功能或目标检测功能，可以在初始化时通过传参ocr=False关闭ocr功能或det=False来关闭目标检测功能 更多参考：https://github.com
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
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。
ZFNet=(conv+relu+maxpooling)×2+(conv+relu)×3+fc×2+softmaxZFNet=(conv+relu+maxpoo...
经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2....深度CTR建模2.1. Base模型参考[1]中给出了深度CTR预估的Base模型结构，如下图所示：图片在Base模型结构中，主要包括了输入层，Embedding层，全连接层以及输出层。2.2....Embedding层Embedding层的作用是把高维稀疏的特征转化成低维的embedding的稠密表达，以满足深度网络的要求。...深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展
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
推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO，以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出！...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私（不会从您的设备中获取数据）。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。
Introduce AlexNet网络 提出于2012年，Hinton大神带领团队在ImageNet图像分类竞赛上夺魁，成为了深度学习的转入兴盛的拐点，因此2012年被称为“计算机视觉领域中的深度学习元年...该网络证明了CNN在复杂模型下的有效性，CNN在计算机视觉领域迎来“井喷”式的大发展。...网络层面： 使用了 Dropout：防止过拟合的。 使用了 ReLU激活函数：避免了正半轴的梯度消失。 使用了 局部响应归一化 (LRN)：利用临近的数据做归一化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
