Advertisement

PytorchOCR：一个基于Pytorch的文字检测与识别工具库，涵盖常见算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
PytorchOCR是一款集成多种文字检测和识别算法的Python工具库，专为使用Pytorch框架的研究者和开发者设计。它提供了便捷的功能来处理图像中的文本信息，适用于各种应用场景。 PytorchOCR简介：PytorchOCR致力于构建一套集训练、推理与部署于一体的OCR引擎库。 更新日志： - 2021.02.27 添加移动端识别模型文件，包括DBNet模型。 - 2021.02.25 添加服务器端识别模型文件。 - 2021.02.09 更新DBNet模型及网络结构的fpn、推理时的缩放和后处理功能。 - 2020.07.01 增加新算法文档。 - 2020.06.29 添加检测模块的mb3和resnet50_vd预训练模型。 - 2020.06.25 完成检测模块的训练与预测功能。 - 2020.06.18 更新自述文件。 - 2020.06.17 实现识别模块的训练和预测。 待办事项清单： - CRNN模型的训练及Python版本预测 - DB模型的训练及Python版本预测 - ImageNet预训练模型 - 手机端部署DB通用模型

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PytorchOCR：一个基于Pytorch的文字检测与识别工具库，涵盖常见算法
    优质
    PytorchOCR是一款集成多种文字检测和识别算法的Python工具库，专为使用Pytorch框架的研究者和开发者设计。它提供了便捷的功能来处理图像中的文本信息，适用于各种应用场景。 PytorchOCR简介：PytorchOCR致力于构建一套集训练、推理与部署于一体的OCR引擎库。 更新日志： - 2021.02.27 添加移动端识别模型文件，包括DBNet模型。 - 2021.02.25 添加服务器端识别模型文件。 - 2021.02.09 更新DBNet模型及网络结构的fpn、推理时的缩放和后处理功能。 - 2020.07.01 增加新算法文档。 - 2020.06.29 添加检测模块的mb3和resnet50_vd预训练模型。 - 2020.06.25 完成检测模块的训练与预测功能。 - 2020.06.18 更新自述文件。 - 2020.06.17 实现识别模块的训练和预测。 待办事项清单： - CRNN模型的训练及Python版本预测 - DB模型的训练及Python版本预测 - ImageNet预训练模型 - 手机端部署DB通用模型
     
  • 基于ONNX格式的车牌识别模型，涵盖检测与识别及字符字典
    优质
    本项目提供一个基于ONNX格式的高效车牌识别解决方案，集成了先进的车牌检测和字符识别技术，并附带全面的字符字典支持。 车牌识别技术在多个场景中有广泛应用。本项目专注于其ONNX格式模型，涵盖了检测与识别两个关键方面，并介绍了相关的识别字典。这对于理解该模型的实现及应用基础具有重要意义，为相关研究和实践提供了参考。
     
  • 《算法导论》实验涵盖五个常见项目
    优质
    《算法导论》实验课程包含五大经典项目实践，旨在通过实际操作深化学生对算法理论的理解与应用能力。 本段落将涵盖六种排序算法的比较分析、最近点对问题求解方法、任务调度策略以及最长公共子序列（LCS）的实现，并介绍红黑树的基本操作及C++语言的具体实现方式。
     
  • 基于PyTorch的新冠肺炎检测识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的高效新冠肺炎检测识别方法，利用深度学习技术分析医学影像数据，实现快速准确的诊断辅助。 新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可以发生在任何年龄群体中，但儿童较为常见。在X光影像上，新冠肺炎表现为肺部出现炎性浸润阴影。肺炎早期的症状和体征并不明显，容易被漏诊或误诊。 近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的进步以及各种权威医疗机构公开医疗影像数据的推动下，深度学习技术开始逐步应用于医学图像处理领域。利用这些先进技术对医学图像进行分析可以获得更为客观的评价，并且可以发现一些细微、不易察觉的信息，从而提高诊断准确率。 本段落使用PyTorch完成算法设计，并进行了可视化测试图片患病概率的设计工作。
     
  • 基于常见模式识别算法的人脸图片性别识别方法
    优质
    本研究探讨了利用常用模式识别技术进行人脸图像中性别的自动判定，旨在提高人脸识别系统的准确性和实用性。 包括AdaBoost, LBP, PCA+LDA+SVM, 使用VGG网络的CNN以及SIFT+RandomForest等多种方法和技术。
     
  • 基于Java的GPS轨迹纠偏算法，涵盖异常点检测与滤波平滑
    优质
    本研究提出一种基于Java实现的GPS轨迹纠偏算法，包含异常点检测和滤波平滑技术，有效提升轨迹数据精度。 本段落介绍了一种用Java编写的轨迹纠偏算法，该算法包括异常点检测、滤波平滑等功能，并提供了代码使用示例及结果分析。
     
  • 基于MTCNN和ArcFace的面部检测与识别（PyTorch）
    优质
    本研究利用PyTorch框架，结合MTCNN模型进行精准面部检测，并采用ArcFace算法提升人脸识别准确率，适用于多种实际应用场景。 98%高识别率，解压即可使用。如有疑问，请留言咨询，我们将提供答疑服务，并保证正常使用。简要解析请参考相关文章内容。
     
  • PyTorchOCR：包含Psenet、Pan、Dbnet、Sast和Crnn的PyTorch OCR算法库
    优质
    PyTorchOCR是一款集成了多种先进光学字符识别(OCR)模型（如PSenet、Pan、Dbnet、Sast及Crnn）的开源算法库，为文本检测与识别提供高效解决方案。 该项目提供基于PyTorch的OCR库代码详解及个人经验心得分享，并会持续更新相关内容以帮助新接触该领域的学习者。 最近更新记录如下： - 2021年5月1日：修复了多GPU训练问题，改用LMDB格式进行数据训练。需要先将图片转换为LMDB格式（相关代码位于script文件夹内），并进行了若干优化和模型结构调整，在训练时使用带lmdb名称的yaml配置文件。 - 2021年3月26日：更新了CRNN训练效果，并整理上传了相应的源码。 - 2021年3月6日：添加了CRNN backbone resnet 和 mobilev3 的实现及对应配置文件。 - 2020年12月22日：增加了关于 CRNN+CTCLoss+CenterLoss 训练的相关内容。 - 2020年9月18日：发布了文本检测的说明文档。 - 2020年9月12日：更新了DB、PSE、PAN、SAST和CRNN等训练及测试代码，并提供了预训练模型。
     
  • ChineseSemanticKB：百万级中文语义知识库，涵盖12类常见应用
    优质
    ChineseSemanticKB是一款包含百万级别条目的中文语义知识库，覆盖了包括医疗、教育在内的十二个领域的实用信息，为用户提供精准的知识检索服务。 中文语义KB（ChineseSemanticKB）是一个面向中文处理的大型知识库，包含百万级别的常用词汇及抽象、反义与同义词典。它拥有34万条抽象语义数据，同样数量的反义语义资料以及超过40万对同义关系记录，并支持句子扩展、转写和事件分析等多种应用场景。 在自然语言处理领域中，中文语义知识库是至关重要的基础资源之一。与学术界侧重于算法模型不同的是，在工业应用环境中，复杂的语法结构及多样的词汇需求使得依赖高质量的词典变得尤为关键。具体来说： 1. 实际业务场景中的自然语言任务往往需要快速应对特定领域的术语和概念问题； 2. 工业级规则引擎的应用通常从简单的正则表达式开始构建复杂逻辑关系网，这离不开大量详实的语言资源支持； 3. 该知识库广泛应用于搜索、问答系统以及舆情监控等领域，并能与标签体系紧密配合以实现高效的信息抽取和分类功能； 4. 随着自然语言处理技术的进步，“认知”层次的推理能力越来越受到重视，而这些高级抽象思维背后则依赖于详尽的知识图谱作为支撑。
     
  • 基于PyTorch的人脸检测与识别系统实现
    优质
    本项目基于深度学习框架PyTorch开发，旨在构建一个人脸检测和识别系统。通过训练高效的人脸模型，实现在多种场景下的精准识别人脸及身份验证功能。 该资源基于PyTorch框架开发的人脸检测与人脸识别系统，旨在为开发者及研究人员提供一个强大且灵活的工具以实现相关应用项目的研究工作。结合深度学习技术以及计算机视觉方法，此系统具备高度准确性和高效性。 使用PyTorch进行开发：采用灵活性和可扩展性的Python库——PyTorch作为主要框架，并方便用户根据需求定制化调整。 高性能与准确性：该系统基于先进的深度学习模型，在人脸检测及识别方面展现出卓越的性能表现，适用于各种实际应用环境。 易用性设计：提供简洁明了的操作接口以及示例代码文档，使得开发者可以快速掌握并构建相应的人脸相关项目。 应用场景包括但不限于： - 人脸识别门禁控制系统 - 基于面部特征的身份验证支付系统 - 智能化安全监控解决方案 - 面部表情分析与识别技术 综上所述，此基于PyTorch框架开发的面部检测和身份确认工具是一款功能全面且性能优越的产品，能够为开发者及研究者在人脸相关领域的探索提供强有力的支持。