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基于CTPN(Tensorflow)+CRNN(PyTorch)+CTC的不定长文本检测与识别.zip

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简介：
本项目结合了CTPN和CRNN模型，利用Tensorflow和PyTorch框架实现图像中不定长文本区域的精准定位及字符识别，并采用CTC损失函数优化训练过程。 人工智能领域的深度学习技术使用TensorFlow框架可以实现高效的模型训练和应用开发。

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  • 基于CTPN(Tensorflow)+CRNN(PyTorch)+CTC的不定长文本检测与识别.zip
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    本项目结合了CTPN和CRNN模型，利用Tensorflow和PyTorch框架实现图像中不定长文本区域的精准定位及字符识别，并采用CTC损失函数优化训练过程。 人工智能领域的深度学习技术使用TensorFlow框架可以实现高效的模型训练和应用开发。
     
  • 基于CTPN与DENSENET的中文文本检测与识别.zip
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    本项目包含了一个结合CTPN（Connectivityaware Text Proposals Network）和DenseNet模型的系统，专门用于提高中文文本图像中的文字检测和识别精度。利用CTPN有效提取文本区域，并通过DenseNet增强特征学习能力，以实现高效的文字定位与识别任务。 基于CTPN和DENSENET的中文文本检测与识别.zip包含了使用CTPN（连接主义时空金字塔网络）和DENSENET架构进行中文文本检测及后续识别的研究成果和技术实现，适用于需要处理大量复杂场景中的中文文字信息的应用场合。
     
  • 基于CNN+GRU+CTC的不定长中文文本识别模型训练与测试
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）及连接时序分类（CTC）技术的模型，用于处理不定长中文文本的自动识别任务。通过大量数据训练优化模型参数，实现在各种复杂场景下对中文文本的有效识别与理解。 Keras训练CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型的工程代码包括了模型文件。
     
  • 基于Pytorch和Python3的CRNN中文不定长字符识别实现-附件资源
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    本资源提供了一种利用Pytorch和Python3实现的CRNN模型，用于处理中文文本中的不定长字符识别问题。包含代码及相关文档。 CRNN（基于Pytorch、Python3）实现不定长中文字符识别
     
  • Card-CRNN-CTPN：结合CTPN和CRNN的银行卡号识别（基于约90%的数据测试图片）
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    本研究提出了一种结合CTPN与CRNN技术的新型银行卡号识别模型Card-CRNN-CTPN，针对近90%数据集中的测试图像进行效果验证。 更多问题参考HOW TO USE setup环境配置： Ubuntu 18.04 + CUDA 8.0.61 + GeForce GTX 960M + NVIDIA Driver 430.14 + Python3.6 + Tensorflow-gpu git clone https://github.com/bay1/card-crnn-ctpn.git python3 -m virtualenv venv source venv/bin/activate # 激活虚拟环境 pip install -r requirements.txt some-package # 安装项目依赖，指定清华源 配置warpctc-pytorch项目中用到了，需要我们手动安装。注意这里的命令需要在Python虚拟环境中执行。
     
  • TF-CRNN：基于TensorFlow的文本识别卷积递归神经网络（CRNN）
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    TF-CRNN是一种利用TensorFlow开发的先进文本识别模型，结合了卷积神经网络与循环神经网络的优势，旨在高效准确地处理序列数据和图像中的文字信息。 使用卷积递归神经网络（CRNN）和TensorFlow 2.0进行文本识别的实现适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。该实现采用Tensorflow 2.0，并利用tf.keras及tf.data模块构建模型并处理输入数据。要查看Shi等人早期版本的相关内容，请查阅相应标签下的文档。 安装tf_crnn时需要使用tensorflow-gpu软件包（因此需安装CUDA和cuDNN）。可以参考提供的environment.yml文件来配置环境，通过运行命令`conda env create -f environment.yml`进行安装。
     
  • 基于TensorFlow的Python CTPN文字检测实现
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    本项目利用TensorFlow框架，采用Python语言实现了CTPN（Connectionist Text Proposal Network）模型的文字检测功能，适用于多种场景下的文本定位与识别任务。 基于TensorFlow实现的CTPN文字检测方法能够有效地识别图像中的文本位置，并且具有较高的准确性和灵活性。此实现利用了深度学习技术来定位不同形状大小的文字区域，在各种应用场景中表现出色，如自动票据处理、交通标志识别等。通过调整网络参数和优化训练过程，可以进一步提升模型的性能以适应更多复杂场景的需求。
     
  • 基于Pytorch的深度学习手写汉语拼音识别（使用CRNN+CTC算法）.zip
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    本项目为一个基于PyTorch框架的手写汉语拼音识别系统，采用CRNN结合CTC算法，有效提升了手写文本的识别精度和速度。 在本项目中，我们研究了基于深度学习的手写汉语拼音识别技术，并利用PyTorch这一流行的深度学习框架进行开发。由于其灵活性与易用性，PyTorch成为众多研究人员及开发者处理自然语言任务时的首选工具。 核心方法为结合卷积循环神经网络（CRNN）和连接时序分类（CTC），这是一种广泛应用于文字识别的技术。接下来详细介绍CRNN模型：它由三个主要部分构成——卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM，一种RNN类型）以及CTC损失函数。 在手写拼音识别中，高质量的数据集至关重要。这通常需要收集大量样本，并进行人工标注以确保每个拼音都对应正确。数据增强技术如旋转、缩放和剪切等也可用于扩大训练数据量及提高模型的泛化能力。 模型训练阶段涉及定义网络结构（包括CRNN层配置）、选择优化器（例如Adam或SGD）以及设置学习率策略，确定批次大小与迭代次数。在PyTorch中可以利用torch.nn模块搭建神经网络、通过torch.optim模块选择合适的优化算法，并使用torch.utils.data.Dataset和DataLoader加载处理数据集。 训练模型的目标是通过反向传播最小化CTC损失函数来提高识别精度。预测阶段，经过充分训练的CRNN会对手写拼音图像进行分析并生成对应的拼音序列；评估时则采用准确率、精确率、召回率及F1分数等指标衡量性能表现，并绘制混淆矩阵以直观展示模型在各类别上的具体效果。 实际应用中可能会遇到手写风格多变或噪声干扰等问题，因此增强鲁棒性和适应性至关重要。这可以通过增加数据量、优化网络结构或是采用集成学习等方式实现；同时，在资源受限的环境下还需考虑轻量化及效率提升策略。 综上所述，项目通过深度学习技术实现了高效的手写汉语拼音识别系统，并展示了其在解决复杂文字识别问题上的强大能力。
     
  • 基于YOLOv3、CTPN和CRNN的自然场景OCR检测
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    本研究结合YOLOv3目标检测、CTPN文本行检测及CRNN文字识别技术，提出了一种高效的自然场景光学字符识别（OCR）系统，有效提升复杂背景下的文字检测与识别精度。 自然场景OCR（YOLOv3+CTPN+CRNN），附带整个项目代码及详细代码注释。
     
  • 基于YOLOv3、CTPN和CRNN的自然场景OCR检测
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    本研究结合了YOLOv3目标检测框架与CTPN文本边界框定位及CRNN文字识别技术，旨在提高自然场景中OCR系统的准确性和效率。 自然场景OCR系统采用YOLOv3+CTPN+CRNN技术，并附带整个项目的代码及详细注释，包含我对代码的理解。