CRAFT pytorch
1.0.0
Implementación oficial de Pytorch del detector de texto de artesanía | Papel | Modelo previo a la aparición | Suplementario
Youngmin Baek, Bado Lee, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, Hwalsuk Lee.
Clova AI Research, Naver Corp.
Implementación de Pytorch para el detector de texto de artesanía que detectan efectivamente el área de texto explorando cada región de caracteres y afinidad entre los caracteres. El cuadro delimitador de los textos se obtiene simplemente encontrando rectángulos mínimos delimitadores en el mapa binario después de la región de carácter de umbral y las puntuaciones de afinidad.
13 de junio de 2019 : Actualización inicial 20 de julio de 2019 : Se agregó postprocesamiento para el resultado del polígono 28 de septiembre de 2019 : Se agregó el modelo capacitado en IC15 y el refinador de enlaces
pip install -r requirements.txt
El código para la capacitación no está incluido en este repositorio, y no podemos lanzar el código de entrenamiento completo por el motivo IP.
| Nombre del modelo | Conjuntos de datos usados | Lenguas | Objetivo | Enlace modelo |
|---|---|---|---|---|
| General | Synthtext, IC13, IC17 | ENG + MLT | Con fines generales | Hacer clic |
| IC15 | Synthtext, IC15 | Inglaterra | Solo para IC15 | Hacer clic |
| Linkrefiner | CTW1500 | - | Utilizado con el modelo general | Hacer clic |
python test.py --trained_model=[weightfile] --test_folder=[folder path to test images]
La imagen del resultado y los mapas SOCRE se guardarán en ./result de forma predeterminada.
--trained_model : modelo previamente--text_threshold : umbral de confianza de texto--low_text : puntaje de límite bajo de texto--link_threshold : umbral de confianza de enlace--cuda : use CUDA para la inferencia (predeterminado: verdadero)--canvas_size : tamaño máximo de imagen para inferencia--mag_ratio : relación de aumento de imagen--poly : habilitar el resultado del tipo de polígono--show_time : mostrar tiempo de procesamiento--test_folder : ruta de carpeta a las imágenes de entrada--refine : use el refinador de enlaces para el conjunto de datos de nivel de sentencia--refiner_model : modelo de refinador previamente @inproceedings{baek2019character,
title={Character Region Awareness for Text Detection},
author={Baek, Youngmin and Lee, Bado and Han, Dongyoon and Yun, Sangdoo and Lee, Hwalsuk},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
pages={9365--9374},
year={2019}
}
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