文本检测字符区域感知的正式实现（CRAFT）
craft-text-detection的Python项目详细描述
CRAFT:用于文本检测的字符区域感知
工艺文本检测器| Paper| Pretrained Model}{a3}的官方Pytorch实现
Youngmin Baek，李巴多，韩东元，桑多云，李华素。
克洛瓦人工智能研究公司
由Ashish Jha打包
样本结果
概述
工艺文本检测器的Pythorch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。在对字符区域和相似度进行阈值化后，只需在二值映射图上寻找最小边界矩形，即可得到文本的边界框。在
更新
^{str 1}2019年6月13日：初始更新 ^{str 1}2019年7月20日：增加了多边形结果的后处理 ^{str 1}2019年9月28日：增加了IC15上的训练模型和链接细化器 ^{str 1}2020年1月25日：将其作为一个PyPI包组合在一起
入门
直接从PyPI
安装
pip install craft-text-detection
用法
^{pr2}$
从源代码使用-安装依赖项
要求
- Pythorch>；=0.4.1
- 火炬视觉>；=0.2.1
- opencv python>；=3.4.2
- 检查要求.txt在
pip install -r requirements.txt
训练
pip install craft-text-detection
pip install -r requirements.txt
用于培训的代码未包含在此存储库中，出于IP原因，我们无法发布完整的培训代码。在
detect\u text
的参数--text_threshold：文本置信阈值--low_text：文本下限分数--link_threshold：链接可信度阈值--canvas_size：用于推断的最大图像大小--mag_ratio：图像放大率--refine：对句子级数据集使用链接精简程序--refiner_model：预训练细化模型
链接
引文
@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}
}
许可证
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