CRAFT pytorch

工艺：字符区意识文本检测

Pytorch官方的手工艺文本检测器实施|纸|预验证的模型|补充

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

Naver Corp. Clova AI研究

样本结果

概述

Pytorch实现工艺文本检测器，该实现通过探索每个字符区域和字符之间的亲和力来有效地检测文本区域。通过简单地在阈值字符区域和亲和力分数之后简单地在二进制图上找到最小边界矩形来获得文本的边界框。

更新

2019年6月13日： 2019年7月20日最初更新：添加了Polygon结果的后处理，2019年9月28日：添加了IC15上的训练有素的型号和链接炼油厂

入门

安装依赖项

要求

• pytorch> = 0.4.1
• 火炬> = 0.2.1
• OPENCV-PYTHON> = 3.4.2
• 检查需求Emtns.txt

 pip install -r requirements.txt

训练

该存储库中未包含培训代码，我们不能出于IP原因发布完整的培训代码。

使用预算模型的测试指令

• 下载训练有素的模型

模型名称	使用的数据集	语言	目的	模型链接
一般的	Synthtext，IC13，IC17	ENG + MLT	出于一般目的	点击
IC15	Synthtext，IC15	工程	仅适用于IC15	点击
LinkRefiner	CTW1500	-	与通用模型一起使用	点击

• 使用预算模型运行

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

默认情况下，结果图像和SOCRE地图将保存到./result 。

争论

• --trained_model ：验证的模型
• --text_threshold ：文本置信度门槛
• --low_text ：文本低结合分数
• --link_threshold ：链接置信度阈值
• --cuda ：使用CUDA进行推理（默认：true）
• --canvas_size ：推理的最大图像大小
• --mag_ratio ：图像放大率
• --poly ：启用多边形类型结果
• --show_time ：显示处理时间
• --test_folder ：输入图像的文件夹路径
• --refine ：使用链接炼油厂作为Sentense级数据集
• --refiner_model ：预处理的炼油厂模型

链接

• WebDemo：https：//demo.ocr.clova.ai/
• 识别回购：https：//github.com/clovaai/deep-text-recognition-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}
}

执照

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