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自然场景中的OCR检测（结合YOLOv3、CTPN和CRNN技术).zip

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简介：
本项目集成了YOLOv3目标检测、CTPN文本行检测及CRNN文字识别技术，针对自然场景下的OCR任务进行优化与应用。通过整合多模态算法框架，实现了高效准确的文字检测与识别功能。 自然场景OCR项目采用YOLOv3+CTPN+CRNN技术，附带详细代码注释的完整项目代码，亲测可用。如果有需要的话，请尽快下载吧！

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  • 自然场景中的OCR检测（结合YOLOv3、CTPN和CRNN技术).zip
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    本项目集成了YOLOv3目标检测、CTPN文本行检测及CRNN文字识别技术，针对自然场景下的OCR任务进行优化与应用。通过整合多模态算法框架，实现了高效准确的文字检测与识别功能。 自然场景OCR项目采用YOLOv3+CTPN+CRNN技术，附带详细代码注释的完整项目代码，亲测可用。如果有需要的话，请尽快下载吧！
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv3和CRNN的自然场景OCR技术
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    本研究结合了YOLOv3目标检测与CRNN序列识别模型，旨在提高复杂背景下的文本检测及识别精度，适用于各种自然场景。 自然场景OCR采用YOLOv3+CRNN技术，并附带整个项目的详细代码及注释。
     
  • 基于Yolo3和CRNN的Python中文自然场景文字检测与识别.zip
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    本项目为一个使用Python语言开发的基于YOLOv3模型进行目标检测及CRNN网络实现文字识别的综合性系统，特别针对复杂背景下的中文字符进行了优化。提供了一个集成了图像预处理、特征提取和序列解码在内的完整解决方案，旨在有效提高自然场景下中文字体的自动识别精度与速度。 使用Python结合Yolo3与CRNN实现中文自然场景文字的检测及识别。此方法旨在通过先进的深度学习技术提升对复杂环境中中文文本的理解能力，具体包括两个主要步骤：首先利用Yolo3模型进行精确的文字区域定位；其次采用CRNN网络完成字符序列的准确识别。这种方法在多种实际应用场景中展现了强大的性能和实用性。
     
  • Python结合OpenCV和EAST的自然场景文本检测
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    本项目采用Python编程语言，集成OpenCV库与EAST文本检测算法，旨在实现高效、准确的自然场景中文本信息提取与识别。 使用方法说明可以参考这篇文章：之前下载了几遍，每次解压都失败了，文件损坏。终于成功下载后就先上传了。
     
  • 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。
     
  • Python项目：利用Yolo3和CRNN进行中文自然场景文字的检测与识别
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    本项目结合了YOLO3目标检测算法和CRNN文本识别模型，专门针对复杂背景下的中文自然场景文字进行高效准确的检测与识别。 本项目基于Yolo3 和CRNN 实现中文自然场景文字的检测与识别。
     
  • 基于改良YOLOv3的自然场景下人员口罩佩戴检测算法
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    本研究提出了一种改进版YOLOv3算法，专门针对复杂背景下的人员口罩佩戴情况进行高效准确的识别与分类，旨在提升公共安全及健康监测水平。 为解决新冠肺炎防控期间肉眼识别行人是否佩戴口罩效率低且存在较大风险的问题，本段落提出了一种改进检测目标边框损失的算法，用于自然场景下判断行人是否佩戴口罩。该算法通过优化YOLOv3模型中的损失函数，并引入GIoU（Generalized Intersection over Union）来计算边界框损失，从而提高准确性和效率。 在实验中，我们使用开源的WIDER FACE数据集和MAFA数据集进行训练，并对自然场景下的图片进行了测试。结果显示，在行人是否佩戴口罩这一任务上，算法达到了88.4%的mAP（平均精度），表现出较高的检测准确性。此外，在视频实时检测方面，该方法平均每秒可以处理38.69帧图像，满足了实际应用中的速度需求。
     
  • PyTorch CTPN：文本检测在OCR中的应用
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    本文介绍了基于PyTorch框架实现的CTPN（连接主义文本行检测）模型，并探讨了其在光学字符识别(OCR)技术中对文本检测的应用。 CTPN适用于水平文本检测，但对倾斜或弯曲的文本效果不佳。如果您对此类任务以及模型压缩感兴趣，请留意接下来要进行的两个项目。 在设置NMS（非极大值抑制）和bbox utils时，您需要先用Cython构建这些库： 1. 进入utils/bbox文件夹 2. 执行make.sh脚本：sh make.sh 这将在当前目录生成nms.so及bbox.so这两个动态链接库。 测试步骤如下： - 按照说明设置并构建所需的库。 - 下载测试模型，并在inference.py中根据需要修改model_path、dir_path和save_path参数。 - 使用命令行运行python3 inference.py以测试模型。 基础模型及其尺寸信息： | 基础模型 | 尺寸（MB） | | :--: | :--: | | vgg16_bn | 50.14 | | shufflenet_v2_x1_0 | 25.39 | | mobilenet (未列出具体尺寸) | 请注意，表中仅提供了部分模型的大小信息。