Jul, 2015

端到端可训练的基于图像序列识别的神经网络及其在场景文本识别中的应用

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TL;DR本文提出了一种新颖的神经网络架构，将特征提取、序列建模和转录集成到统一框架中，用于场景文本识别，相比现有算法其具有端到端训练，不需要一定的词典限制，更加适合实际应用等优点，在标准测试数据上展现出更好的性能。
发现论文，激发创造
  • SEE：半监督端到端场景文本识别

    本文提出了 SEE，一个用于自然场景文本检测和识别的半监督神经网络，它能够通过端到端的优化方式实现。相较于现有的多个深度神经网络和多个预处理步骤，SEE 提出了使用单一的深度神经网络的方案，该网络能够学习从自然图像中检测和识别文本，同时我们介绍了我们的新方法并在标准基准数据集上进行了一系列实验，证明了我们方案的可行性以及达到了与现有技术相比的竞争性结果。

    Dec, 2017

  • 使用注意力卷积序列建模技术识别场景文本

    本文提出了基于注意力卷积网络的端到端场景文本识别方法，通过卷积神经网络 (CNN) 代替循环神经网络 (RNN) 来实现输入序列的上下文依赖关系的准确捕捉，提高了识别效率，并结合残余注意力模块进一步提高特征识别的准确性。该方法在多个数据集上验证结果显示了显著的性能优势。

    Sep, 2017

  • 在深度卷积序列中阅读场景文本

    使用深度文本递归网络（DTRN）进行场景文本识别，包含顺序标记问题，卷积神经网络，长短时记忆 lstm 模型，具有高度的识别准确率，对于高度不确定的单词具有可靠性等优点。

    Jun, 2015

  • 使用滑动卷积字符模型识别场景文本

    本文提出了一种基于卷积特征映射中的字符模型的场景文本识别方法，可以避免基于分割的识别方法中的字符分割困难，并且可以识别未知单词，与现有方法相比具有相对较小的模型大小和优秀的性能表现。

    Sep, 2017

  • 从二维视角进行场景文本识别

    采用二维视角，提出了基于字符注意力全卷积网络的场景文本识别算法，该算法在语义分割网络中采用了字符注意机制和词形成模块，在不失精度的情况下更具有鲁棒性。

    Sep, 2018

  • 基于整体表征的引导注意力网络用于场景文字识别

    本研究提出一种基于全局特征引导注意力的二维卷积神经网络和序列解码器来识别场景文本的简单但强大方法，训练时仅使用单词级别的注释，相比循环神经网络，能够在前向和后向传递中获得 1.3x 至 9.4x 不等的加速。在评估的正常和不规则的场景文本基准数据集上实现了最先进或竞争性的识别性能。

    Apr, 2019

  • IPAD：一种基于迭代、并行和扩散的场景文本识别网络

    提出了一种使用并行和迭代解码器，并采用易先原则解码策略的替代方案，将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并采用离散扩散策略，确保双向上下文信息的穷举性探索。大量实验证明，该方法在基准数据集上取得了优越的结果，包括中英文文本图像。

    Dec, 2023

  • 评估序列到序列模型在手写文本识别中的应用

    该研究提出了一种基于注意力机制的序列到序列模型用于手写体识别，其中结合了卷积神经网络进行视觉信息的提取，实验结果表明其相比于最近的序列到序列方法取得了显著提升。

    Mar, 2019

  • 基于人工神经网络和合成数据的自然场景文本识别

    本文提出了一个自然场景文本识别的框架，使用深度神经网络模型和合成数据训练三种不同方式的单词识别模型，能够显著提高对标准数据集的性能表现，而且不需要任何人工标记数据和零数据采集成本。

    Jun, 2014

  • 逼真图像合成用于准确识别场景中的文本

    通过语义一致性合成、视觉显著性确定和自适应文本外观模型等三个创新设计，提出了一种新的图像合成技术，用于生成大量标注数据，以用于训练准确和稳健的场景文本检测和识别模型。五个公共数据集的实验证明了该技术在训练精确和稳健的场景文本检测和识别模型方面的卓越性能。

    Jul, 2018