CRAFT pytorch

공예 : 텍스트 감지에 대한 문자 영역 인식

공예 텍스트 탐지기의 공식 Pytorch 구현 | 종이 | 사전 예방 모델 | 보충

Youngmin Baek, Bado Lee, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, Hwalsuk Lee.

Clova AI Research, Naver Corp.

샘플 결과

개요

각 캐릭터 영역과 문자 간의 친화력을 탐색하여 텍스트 영역을 효과적으로 감지하는 크래프트 텍스트 검출기의 Pytorch 구현. 텍스트의 경계 상자는 임계 값 문자 영역 및 친 화성 점수 후 이진 맵에서 최소 경계 사각형을 찾아서 얻습니다.

업데이트

2019 년 6 월 13 일 : 2019 년 6 월 13 일 : 2019 년 7 월 20 일 : 다각형 결과에 대한 후 처리 추가 추가 2019 년 9 월 28 일 : IC15 및 Link Refiner의 훈련 된 모델이 추가되었습니다.

시작하기

종속성을 설치하십시오

요구 사항

• Pytorch> = 0.4.1
• Torchvision> = 0.2.1
• Opencv-Python> = 3.4.2
• 요구 사항을 확인하십시오

 pip install -r requirements.txt

훈련

교육 코드는이 저장소에 포함되지 않으며 IP 이유에 대한 전체 교육 코드를 공개 할 수 없습니다.

사전 예방 모델을 사용한 테스트 명령

• 훈련 된 모델을 다운로드하십시오

모델 이름	중고 데이터 세트	언어	목적	모델 링크
일반적인	SynthText, IC13, IC17	ENG + MLT	일반적인 목적을 위해	딸깍 하는 소리
IC15	SynthText, IC15	잉그	IC15 만	딸깍 하는 소리
LinkRefiner	CTW1500	-	일반 모델과 함께 사용됩니다	딸깍 하는 소리

• 사전 치료 된 모델로 실행하십시오

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

결과 이미지 및 소셜 맵은 기본적으로 ./result 로 저장됩니다.

논쟁

• --trained_model : 사전 예방 모델
• --text_threshold : 텍스트 신뢰 임계 값
• --low_text : 텍스트 로우 바운드 점수
• --link_threshold : 링크 신뢰 임계 값
• --cuda : 추론에 Cuda를 사용하십시오 (기본값 : true)
• --canvas_size : 추론을위한 최대 이미지 크기
• --mag_ratio : 이미지 확대 비율
• --poly : 다각형 유형 결과를 활성화합니다
• --show_time : 처리 시간을 보여줍니다
• --test_folder : 입력 이미지를위한 폴더 경로
• --refine : Sentense 수준 데이터 세트에 Link Refiner를 사용하십시오
• --refiner_model : 사전 상환 정유소 모델

모래밭

• 웹 데모 : https://demo.ocroc.clova.ai/
• 인식의 리포 : https://github.com/clovaai/deep-text-recenition-benchmark

소환

 @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}
}

특허

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