CRAFT pytorch

クラフト：テキスト検出に対する文字領域の認識

クラフトテキスト検出器の公式Pytorch実装|論文|前処理されたモデル|補足

Youngmin Baek、Bado Lee、Dongyoon Han、Sangdoo Yun、Hwalsuk Lee。

Clova AI Research、Naver Corp。

サンプル結果

概要

各文字領域と文字間の親和性を調査することにより、テキスト領域を効果的に検出するクラフトテキスト検出器のPytorchの実装。テキストの境界ボックスは、肩のしきい値領域とアフィニティスコアの後、バイナリマップで最小の境界長方形を見つけるだけで取得されます。

更新

2019年6月13日： 2019年7月20日初期更新：ポリゴン結果の後処理の追加2019年9月28日：IC15とリンク精製器の訓練されたモデルが追加されました

はじめる

依存関係をインストールします

要件

• pytorch> = 0.4.1
• TorchVision> = 0.2.1
• opencv-python> = 3.4.2
• requiremtns.txtを確認してください

 pip install -r requirements.txt

トレーニング

トレーニングのコードはこのリポジトリに含まれておらず、IPの理由で完全なトレーニングコードをリリースすることはできません。

前処理されたモデルを使用したテスト命令

• 訓練されたモデルをダウンロードします

モデル名	使用されたデータセット	言語	目的	モデルリンク
一般的な	SynthText、IC13、IC17	ENG + MLT	汎用のために	クリック
IC15	SynthText、IC15	Eng	IC15のみ	クリック
LinkRefiner	CTW1500	-	一般モデルとともに使用されます	クリック

• 前処理されたモデルで実行します

 python test.py --trained_model=[weightfile] --test_folder=[folder path to test images]

結果の画像とSOCREマップは、デフォルトで./resultに保存されます。

議論

• --trained_model ：前処理されたモデル
• --text_threshold ：テキスト信頼のしきい値
• --low_text ：テキストローバウンドスコア
• --link_threshold ：リンク信頼のしきい値
• --cuda ：推論にはcudaを使用します（デフォルト：true）
• --canvas_size ：推論用の最大画像サイズ
• --mag_ratio ：画像の拡大比
• --poly ：ポリゴンタイプの結果を有効にします
• --show_time ：処理時間を表示します
• --test_folder ：入力画像へのフォルダーパス
• --refine ：Sentenseレベルのデータセットにリンク精製器を使用します
• --refiner_model ：事前に保護されたリファイナーモデル

リンク

• webdemo：https：//demo.ocr.clova.ai/
• 認識のレポ：https：//github.com/clovaai/deep-text-ecognition-benchmark

引用

 @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}
}

ライセンス

 Copyright (c) 2019-present NAVER Corp.

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in
all copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.  IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN
THE SOFTWARE.