Advertisement

在 Keras-TensorFlow 中实现的场景文本检测 YOLO 算法

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

简介：
本项目实现了基于Keras和TensorFlow框架下的YOLO算法，专注于场景文本检测任务。通过优化模型结构与参数，提高了对复杂背景中文字的识别精度及速度。 在 keras-tensorflow 中实现了用于场景文本检测的 YOLO 算法（不使用对象检测 API），可以调整代码以适应不同的对象检测任务。构建高效 OCR 系统的第一步是利用该算法找出特定的文本位置。通过从头开始实现 YOLO (You Only Look Once) 算法，我们可以针对 python 中的场景文本检测进行优化。 数据集使用的是 ICDAR 提供的数据集： - 训练图像：376 张 - 验证图像：115 张 预处理步骤由 Preprocess.py 文件执行。首先将所有图片调整为 (512, 512) 尺寸，并相应地修改边界框的真实坐标。接着，对这些图像进行归一化处理，将其范围设置在 [-1 , 1] 内。同时，地面实况坐标的预处理被转换成一个维度矩阵（网格高度、网格宽度、1、5）的形式。 对于自定义数据的使用，在 Preprocess.py 文件中需要做必要的修改以适应新的输入格式和需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在 Keras-TensorFlow 中实现的场景文本检测 YOLO 算法
    优质
    本项目实现了基于Keras和TensorFlow框架下的YOLO算法，专注于场景文本检测任务。通过优化模型结构与参数，提高了对复杂背景中文字的识别精度及速度。 在 keras-tensorflow 中实现了用于场景文本检测的 YOLO 算法（不使用对象检测 API），可以调整代码以适应不同的对象检测任务。构建高效 OCR 系统的第一步是利用该算法找出特定的文本位置。通过从头开始实现 YOLO (You Only Look Once) 算法，我们可以针对 python 中的场景文本检测进行优化。 数据集使用的是 ICDAR 提供的数据集： - 训练图像：376 张 - 验证图像：115 张 预处理步骤由 Preprocess.py 文件执行。首先将所有图片调整为 (512, 512) 尺寸，并相应地修改边界框的真实坐标。接着，对这些图像进行归一化处理，将其范围设置在 [-1 , 1] 内。同时，地面实况坐标的预处理被转换成一个维度矩阵（网格高度、网格宽度、1、5）的形式。 对于自定义数据的使用，在 Preprocess.py 文件中需要做必要的修改以适应新的输入格式和需求。
     
  • YOLO-TF2：在Keras和TensorFlow 2.4中实现Yolo（各版本）
    优质
    简介：YOLO-TF2项目是在Keras与TensorFlow 2.4环境下针对YOLO系列算法（包括v1至v5）的完整实现，为物体检测任务提供高效解决方案。 在TensorFlow 2.4中使用YOLO（所有版本）进行实时对象检测的步骤包括执行转移学习、配置YoloV4、训练YoloV4以及调整损失函数等操作。 要开始，请按照以下步骤安装： 1. 克隆仓库： ``` git clone https://github.com/emadboctorx/yolo-tf2 ``` 2. 安装依赖项：如果您有一个与CUDA兼容的GPU，需要在`requirements.txt`文件中取消注释tensorflow-gpu。 3. 进入项目目录并安装相关模块： ``` cd yolo-tf2 pip install . ``` 4. 验证安装是否成功。可以通过命令行运行以下指令来检查结果: ``` yolotf2 ``` 如果一切顺利，您将看到输出信息“Yolo-tf2”。
     
  • CTPN算法在场景文本检测中的应用介绍
    优质
    本篇文章将详细介绍CTPN（连接主义文本行检测）算法，并探讨其在复杂场景中识别和定位自然图像中文本行的应用及其优势。通过案例分析，展示该技术的实际效果与潜在价值。 OCR的全称是“Optical Character Recognition”，中文翻译为光学字符识别。它利用光学技术和计算机技术将印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机和人都能够理解的形式的过程。
     
  • 基于Keras实现场景文本检测网络CPTN的项目源码分析
    优质
    本项目深入剖析了利用Keras框架实现场景文本检测网络CPTN的代码细节，旨在帮助研究者和开发者理解该模型的工作原理及其在实际应用中的优化策略。 在使用Keras复现场景文本检测网络CPTN项目源码的过程中，在ICDAR2015数据集的1000张图像上进行训练，并在另外500张测试集中得到了以下结果：召回率（Recall）为37.07%，精确度（Precision）为42.94%，F值（Hmean）为39.79%。而原论文中报告的F值是61%。 关键点如下： - 使用ResNet50作为骨干网络。 - 训练时输入图像尺寸设定为720*720，即长边缩放至720像素，并保持宽高比不变，短边通过填充（padding）来调整。而原论文中提到的训练图像尺寸是600像素较短的一边。 - 测试阶段使用1024×1024大小的输入图像进行预测。 - 批次大小设置为4，每张图生成并用于训练的锚点（anchor）数量为128个，正负样本的比例设定为1:1。 - 分类、边界框回归以及侧边细化任务之间的损失函数权重比设为1:1:1。而在原论文中这项比例是设置成1:1:2。 - 侧边细化和边界框回归共用相同的锚点选择策略，即它们采用的是同一套正样本锚点集进行训练；而根据原文描述，这两部分原本应该是独立选择各自的正样本的。 - 尽管有观点质疑侧边细化的有效性，但从实验结果来看该模块确实发挥了作用。
     
  • Python利用TensorFlow、Keras和PyTorch进行自然场景文字检测及端到端的中文OCR识别
    优质
    本项目运用Python结合TensorFlow、Keras与PyTorch框架，致力于开发针对自然场景中的文字检测技术，并实现端到端的中文光学字符识别(OCR)系统。 使用Python 3.6 和 TensorFlow 实现自然场景文字检测，并利用 Keras 或 PyTorch 来实现 CTPN、CRNN 及 CTC 技术以完成不定长场景文字的 OCR 识别任务。
     
  • MATLAB中的场景文字检测
    优质
    本研究聚焦于利用MATLAB进行复杂场景下的文字检测技术探索与实现，旨在提升图像中文字信息自动识别的准确性和效率。 据我了解，网上并没有非常完善的场景文本检测代码。现有的资料大多是一些算法或者已经过时的系统。我希望通过本段落填补这一空白，并帮助研究者们更快地入门，在开始研究之初就能有一个基本框架作为参考。具体的内容可以在我的博客中查看。
     
  • YOLO算法在目标检测中的解析
    优质
    本文深入浅出地解析了YOLO（You Only Look Once）算法在目标检测领域的应用原理及其优势，探讨其技术细节和实际效果。 目标检测之YOLO算法详解 YOLO（You Only Look Once）是一种快速且准确的目标检测方法。它将目标检测问题视为一个回归问题，直接从图像预测边界框坐标以及类别概率。与传统的目标检测方法相比，如R-CNN系列和SSD等，YOLO在速度上有着明显的优势，并且对整个图片进行一次处理，在保证实时性的同时也具有较高的准确率。 具体来说，YOLO算法将输入的整张图划分为S*S个网格（grid），如果某个目标物体的中心落在了这个网格内，则该网格负责预测此物体。每个格子可以同时预测B个边界框以及C种类别的概率分数，其中B表示每格中预设检测框的数量，而C则代表类别总数。 算法的优势在于它能够端到端地训练整个网络，并且在测试阶段也只需要一次前向传播即可完成目标的定位和分类。这使得YOLO能够在保持高精度的同时达到非常快的速度，适用于实时应用场合如自动驾驶、视频监控等领域。
     
  • ICDAR2013场景文本检测数据集
    优质
    ICDAR2013场景文本检测数据集是用于评估图像中自然场景文本定位与识别性能的重要资源，包含多种复杂背景下的高质量标注样本。 ICDAR2013数据集为每张图片提供了单词边界框的标注以及文字内容。每个标注文件中的每一行代表一个文本目标，前四个数字表示坐标信息（x1, y1, x2, y2），即文本框左上角和右下角点的位置，构成矩形的目标框。最后一列是实际的文字字符内容；如果字体模糊，则用###代替。
     
  • YOLO算法在目标检测中的应用.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了YOLO（You Only Look Once）算法在实时目标检测领域的应用及其优势。通过分析YOLO的不同版本，展示其如何提高物体识别的速度与准确性。 YOLO（You Only Look Once）算法是一种用于目标检测的深度学习方法，它将图像分类与边界框预测结合在一个神经网络中进行实时处理。YOLO的核心思想是把整个图片看作一个网格系统，在每个单元格内执行目标类别和位置信息的预测。 在结构上，YOLO使用了一个基于卷积层、池化层以及全连接层构成的基础模型，并且通过减少全连接层的数量来降低计算复杂度。这种设计不仅使得网络能够捕捉到图像中的空间关系，同时也保持了较高的检测速度。 此外，为了提高目标识别的精度和召回率，YOLO还引入了一些改进措施，例如使用多个尺度进行预测、对不同类别的权重分配等策略优化模型性能。这些创新性技术使YOLO在实时场景下具有很高的实用价值。
     
  • 【毕业设计】利用TensorFlow和Keras/PyTorch进行自然场景文字检测与端到端中文OCR识别.zip
    优质
    本项目旨在开发一个基于TensorFlow和Keras（或PyTorch）框架的深度学习模型，实现对自然场景中的中文文本进行准确检测及识别。通过构建端到端的OCR系统，该项目致力于提升复杂背景下的文字辨识精度与效率。 基于TensorFlow与Keras或PyTorch实现自然场景中的文字检测及端到端的中文OCR识别功能。 项目包含两个模型：一个使用Keras构建，另一个采用PyTorch搭建。该项目在Ubuntu环境下进行开发，并提供了针对GPU和CPU环境的不同脚本用于安装依赖项： - GPU环境配置： ```bash sh setup-python3-gpu.sh ``` - CPU Python3环境配置： ```bash sh setup-python3-cpu.sh ``` 项目模型分为三个网络部分： 1. 文字方向检测：基于VGG16的分类器，用于识别图像中的文字是0°、90°、180°或270°。 - 训练数据集包含约8,000张图片，准确率达到88.23%。 2. 文字区域检测：CTPN模型（CNN+RNN）用于定位图像中的文本行。支持CPU和GPU环境一键部署。 3. 端到端的OCR识别：CRNN网络(CNN + GRU/LSTM + CTC)实现不分隔符的不定长文字识别功能，提供Keras与PyTorch版本代码供选择使用。 对于模型体验： - 运行`demo.py`或`pytorch_demo.py`(推荐)，并根据需要修改测试图片路径。 - 若要显示CTPN检测结果及OCR输出，请调整文件 `./ctpn/ctpn/other.py` 中的 `draw_boxes()` 函数最后部分，将cv2.imwrite(dest_path, img)加入代码中。 在使用模型时，请确保更新相关配置信息（如模型文件位置等）。