在本文介绍的项目中，来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares，尝试使用 OCR（光学字符识别）自动转录 pdf 幻灯片，转录效果还不错。...最近，来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares 一直在尝试通过使用 OCR（光学字符识别）自动转录 pdf 幻灯片，以便直接在 markdown 文件中操作它们的内容，...他曾经尝试使用传统的 Python 软件包，但是遇到了很多问题（例如必须使用复杂的正则表达式模式解析最终输出等），因此决定尝试使用目标检测和 OCR 来解决。...基于深度学习的 OCR 将 pdf 转录为文本 将 pdf 转换为图像 Soares 使用的 pdf 幻灯片来自于 David Silver 的增强学习（参见以下 pdf 幻灯片地址）。...拥有自己的 OCR 工具来处理一些文本内容，这比依赖外部软件来转录文档要好的多。
---- 以美团的OCR识别为例 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容，文字往往包含更强的语义信息，因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。...传统单字识别引擎→基于深度学习的单字识别引擎 由于单字识别引擎的训练是一个典型的图像分类问题，而卷积神经网络在描述图像的高层语义方面优势明显，所以主流方法是基于卷积神经网络的图像分类模型。...基于现有技术和美团业务涉及的OCR场景，我们在文字检测和文字行识别采用如图所示的深度学习框架。...基于深度学习的文字检测 对于美团的OCR场景，根据版面是否有先验信息（卡片的矩形区域、证件的关键字段标识）以及文字自身的复杂性（如水平文字、多角度），图像可划分为受控场景（如身份证、营业执照、银行卡）和非受控场景...基于上述试验，与传统OCR相比，我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升，如图19所示： 与传统OCR相比，基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。
简介 ddddocr（Deep Double-Digital Digits OCR）是一个基于深度学习的数字识别库，专门用于识别双重数字（双位数字）的任务。...该项目通过使用深度学习的方法，结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对双重数字进行高效准确的识别。通过训练模型并进行预测，ddddocr能够识别图像中的双位数字，并输出其具体数值。...特点和优势 深度学习：ddddocr利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。 开源项目：ddddocr是一个开源项目，允许用户免费使用、修改和分发代码。...这使得更多的开发者可以参与其中，贡献自己的想法和改进。 高准确率：通过深度学习的方法，ddddocr在双重数字识别任务上能够取得较高的准确率，有效克服了传统方法在此任务上的困难。...模型，默认情况下不会自动切换，需要在初始化ddddocr的时候通过参数进行切换 // 切换为第二套ocr模型 $ocr = $ddd->DdddOcr(beta:true); 打印输出结果 # php
什么是OCR 1）定义 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指对图片中的文字进行查找、提取、识别的一种技术，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程...），是发表于2016年的用于OCR的一篇著名论文。...4）序列标注 一个深度双向循环神经网络是建立在卷积层的顶部，作为循环层。...为了优化，使用ADADELTA自动计算每维的学习率。与传统的动量方法相比，ADADELTA不需要手动设置学习率。更重要的是，我们发现使用ADADELTA的优化收敛速度比动量方法快。...网络详细结构 7）结论 该模型在4个公共测试数据集上取得了较好的成绩，跟其它基于深度学习模型相比，具有明显提升。
DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开，本次研讨会中有不少精彩的内容，今天向大家重磅推荐来自华南理工大学金连文老师的...金老师对手写字符识别（尤其是汉字手写识别）、签名识别、笔迹鉴定、场景文本检测与识别进行了高质量的梳理，指出深度学习技术在该领域发挥的重要作用，并对其缺点（比如易于攻击等）进行了详细综述，并指明了未来可能的研究方向...文中涉及SOTA的技术梳理，非常值得研究OCR的同学关注。...该演说的 PDF 文件经授权在52CV发布，以下为完整PDF，但内容较多，强烈建议先收藏后阅读，或者在我爱计算机视觉公众号后台回复“DLOCR”，即可收到完整PDF下载。 ?
来源 | Learn OpenCV 作者 | Sanyam 翻译 | OpenCV与AI深度学习 导读 本文将重点介绍 ALPR 的端到端实现。它将侧重于两个过程：车牌检测和检测到的车牌的 OCR。...（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 深度学习一直是现代世界发展最快的技术之一。深度学习已经成为我们日常生活的一部分，从语音助手到汽车自动驾驶，它无处不在。...顾名思义，ALPR 是一种利用人工智能和深度学习的力量来自动检测和识别车辆牌照字符的技术。 本文将重点介绍 ALPR 的端到端实现。...从捕获的图像或镜头中，ALPR 检测并提取您的车牌号并向您发送罚单。这一切都是基于简单的 ALPR 系统和几行代码。...自动车牌识别 (ALPR) 或 ANPR 是负责使用光学字符识别在图像或视频序列中读取车辆牌照的技术。随着深度学习和计算机视觉的最新进展，这些任务可以在几毫秒内完成。
甚至在2012年深度学习蓬勃发展之前，就已经有许多OCR实现。尽管人们普遍认为OCR是一个已解决的问题，但OCR仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是在不受限制的环境中拍摄文本图像时。...说的是复杂的背景，噪点，闪电，不同的字体以及图像中的几何变形。 在这种情况下，机器学习OCR工具会大放异彩。 OCR问题中的挑战主要是由于手头OCR任务的属性而引起的。...EAST（高效准确的场景文本检测器） 这是一种基于本文的非常健壮的深度学习文本检测方法。值得一提的是，它只是一种文本检测方法。它可以找到水平和旋转边界框。它可以与任何文本识别方法结合使用。...自2006年以来，Google一直赞助Tesseract的进一步开发。 基于深度学习的方法对于非结构化数据表现更好。...Tesseract 4在基于LSTM网络（一种递归神经网络）的OCR引擎中添加了基于深度学习的功能，该引擎专注于行识别，但也支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎，该引擎通过识别字符模式进行工作
Halcon深度学习OCR算子封装与测试(这里写自定义目录标题) 深度学习字符识别测试： 说明： 1.设置比较简单，只需要进行创建模型，直接识别图像即可。...2.可用GPU和CPU两种方式，我这里使用笔记本Win10-x64 i5 ,CPU模式测试的，4G内存跑例程会直接卡死就加了内存。...缺点： 1.速度慢，500万Cmos就上传的图片来说大部分在1-2秒之间。 2.配置要求高，至少4G以上内存。 不废话了。...直接上干货 * * This example shows the usage of the Deep OCR: * - Part 1: Detection and recognition of the...*此示例显示了Deep OCR的用法： *-第1部分：图像中单词的检测和识别。 *-第2部分：仅识别单词。 *-第3部分：仅检测单词。
本文将通过以OCR（光学字符识别）的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。 基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。...传统单字识别引擎→基于深度学习的单字识别引擎 由于单字识别引擎的训练是一个典型的图像分类问题，而卷积神经网络在描述图像的高层语义方面优势明显，所以主流方法是基于卷积神经网络的图像分类模型。...基于现有技术和美团业务涉及的OCR场景，我们在文字检测和文字行识别采用如图7所示的深度学习框架。 ? 图7 基于深度学习的OCR解决方案 后面将分别介绍文字检测和文字行识别这两部分的具体方案。...基于深度学习的文字检测 对于美团的OCR场景，根据版面是否有先验信息（卡片的矩形区域、证件的关键字段标识）以及文字自身的复杂性（如水平文字、多角度），图像可划分为受控场景（如身份证、营业执照、银行卡）和非受控场景...图19 传统OCR和深度学习OCR性能比较 与传统OCR相比，基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。但对于特定的应用场景（营业执照、菜单、银行卡等），条目准确率还有待提升。
本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。...、LFW上取得了令人傲娇的表现，开启了深度学习在大规模数据训练和学习的浪潮。...近些年深度学习在人脸识别、目标检测与分类中达到了前所未有的高度，也开启了深度学习在文字分类的新浪潮。...自然场景的文字识别一直是业内挑战最高的一个课题，目前基于深度学习在这方面的研究很多，到工业界还没有非常成熟的算法，百度和google是业界最好的。...而本文介绍的通用图片的文字识别需要应对6000多个汉字还有英文数字等，对网络的要求更高 Q11：问题：除了基于CNN的识别方法，有没有尝试过其他的深度学习算法。
EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文字方向检测-vgg分类 基于图像分类，在VGG16模型的基础上，训练0、90、180、270度检测的分类模型....端到端识别:CRNN ocr识别采用GRU+CTC端到到识别技术，实现不分隔识别不定长文字 提供keras 与pytorch版本的训练代码，在理解keras的基础上，可以切换到pytorch版本，此版本更稳定.../ctpn/ctpn/other.py 的draw_boxes函数的最后部分， cv2.inwrite('dest_path',img)，如此， 可以得到ctpn检测的文字区域框以及图像的ocr识别结果...default=模型训练的权重保存位置,这个自己指定) 识别结果展示 文字检测及OCR识别结果 ?...可以看到，对于纯文字的识别结果还是阔以的呢，感觉可以在crnn网络在加以改进，现在的crnn中的cnn有点浅，并且rnn层为单层双向+attention，目前正在针对这个地方进行改动，使用迁移学习，以restnet
深度学习小评 深度学习小评 深度学习是机器学习的一个分支，概念由Hiton等人在2006年提出，来源于1943年提出的人工神经网络的概念。 自2006年之后，深度学习受到科研机构、工业界的高度关注。...在基于深度学习的CT图像重建问题中，已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。...前4种方法为迭代重建方法，FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大，其中 (a) 是正常剂量的CT图像。...从结果可以看出，基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此，在未来，深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。...在今后的工作中，我们也会致力于推进深度学习和CT图像领域的结合，引入深度学习发展的最新技术，将基于深度学习的方法引入临床应用上，并且尝试解决其他的医学图像问题，加快医学图像领域的发展进程。
基于深度学习的影像深度重建综述 论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction 作者单位...而深度学习与大规模训练集的出现颠覆了传统的方法。本文综合介绍利用深度学习恢复单视或多视影像深度的方法，总结了常用的处理流程并分析优缺点。 本文创新点： 第一篇综述深度学习重建影像深度的论文。...深度学习方法：人眼在单眼观测的情况下，可根据先验知识建立模型推断物体的大概尺寸和几何位置。所以可基于深度学习利用先验知识将深度估计问题建立为识别任务。...7.1 有无真实深度图的影响 大多数效果比较好的方法都需要真实深度图。但是真实深度比较难获取，所以非监督的训练方式更吸引人。无监督训练的关键在于基于重投影误差构建loss函数，但这需要相机参数。...8 基于多像数据实验 TABLE 6比较了五种深度学习多视重建算法。
背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...和传统的版本（3.x）比，4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。...为了让不同的语言均能够使用Tesseract进行OCR识别，Tesseract也是开放了API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。.../tessdoc/Data-Files 注意，针对不同版本的Tesseract-OCR（3.X和4.X底层的实现方式不同，所以文本识别数据包是不同的），我们需要找到对应的不同的文本训练数据包，官网为了更好的兼容性...这样一来，虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别，但是我们可以使用训练数据，来训练适用于我们特定业务的文字识别（比如XX码的提取之类）
在光学字符识别（OCR）领域，传统方法和深度学习模型各有优劣，本文将深入探讨它们的特点、适用场景以及如何选择合适的模型。...深度学习方法详解深度学习方法的兴起带来了OCR技术的革新，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。...以下是几种主流的深度学习OCR模型：基于CNN的端到端模型Tesseract OCR：Google开发的开源OCR引擎，结合深度学习和传统方法，支持多语言和字体识别。...Transformer模型LayoutLM：微软提出的基于Transformer的模型，结合文本识别和布局分析，处理文档级别的OCR任务，如表格和表单。...随着技术的进步，未来OCR技术将继续发展，结合更多先进的深度学习架构和算法，以提升识别的准确性和稳定性。
深度学习： （1）深度学习可通过学习一种深层次非线性网络结构，表征用户和项目相关的海量数据，具有强大的从样本中学习数据集本质特征的能力，能够获取用户和项目的深层次特征表示。...（a）CNN 和 RNN 的引用推荐；（b）比较性深度学习模型；（c）NRT；（d）带有 CNN 的深度语义相似性模型（DSSM） 3、 基于深度学习的推荐系统 基本框架： ?...3.1 深度学习在基于内容的推荐系统中的应用 基于多层感知机的方法 基于卷积神经网络的方法 基于循环神经网络的方法 基于深度信念网络的方法 3.2 深度学习在协同过滤中的应用 基于受限玻尔兹曼机的协同过滤方法...基于自编码器的协同过滤方法 基于分布式表示技术的协同过滤方法 基于循环神经网络的协同过滤方法 基于生成对抗网络的协同过滤方法 基于其他深度学习模型的协同过滤方法 3.3 深度学习在混合推荐系统中的应用...基于自编码器的混合推荐方法 基于其它深度学习模型的混合推荐方法 3.4 深度学习在社交网络的推荐系统中的应用 基于深度学习的社交网络社会化关系影响建模 基于深度学习的位置社交网络序列模式建模
此篇文章属于微信OCR技术介绍系列，着重介绍如何采用深度序列学习（deep sequence learning）方法实现端到端的文本串识别并应用于微信产品。...基于以上两点，一种直观的串识别方法是：首先切分到单字，识别单字的类别，然后将识别结果串联起来。这种化整为零的方法是OCR在深度学习出现之前的几十年里通用的方法，其流程如图2所示。...图3：基于过切分和动态规划得到文本串内容 从2012 年的ImageNet竞赛开始，深度学习首先在图像识别领域发挥出巨大威力。随着研究的深入，深度学习逐渐被应用到音频、视频以及自然语言理解领域。...这些领域的特点是针对时序数据的建模。如何利用深度学习来进行端到端的学习，并摒弃基于人工规则的中间步骤，以提升Sequence Learning的效果已经成为当前研究的热点。...本文主要对于深度序列学习在OCR中的应用进行了综述总结，接下来将主要介绍这类技术在微信产品中的落地情况。
从这篇文章来引入今天的学习，google提出的Attention-ocr论文。...arxiv.org/pdf/1704.03549.pdf 开源代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/attention_ocr...先根据注意力模型给出的权重对不同位置的特征加权作为解码模型的输入。...输出的是这个时间点的hidden state , 因此有RNN的输出： image.png 最终的时刻t的输出公式 image.png 根据以上输出，找出概率最大的一个作为最终的识别结果，识别出的字符计算公式...由于中文和英文语言本身存在的差异，导致英语的字典很多，而中文字典往往很长，而Attention-ocr中rnn的输出维度与字典长度有关（每个字对应一个类别）。导致Attention-ocr耗时很高。
为了提高深度估计的精度，之后提出了不同的网络结构、损失函数和训练策略。因此，本文综述了目前基于深度学习的单目深度估计方法。首先，我们总结了几种在基于深度学习的深度估计中广泛使用的数据集和评价指标。...基于深度学习的方法：随着深度学习的快速发展，深度神经网络在图像处理方面表现出了突出的性能，如目标检测和语义分割等领域，最近的发展表明，基于深度学习，可以从单个图像中以端到端的方式恢复像素级深度图。...在深度的估计中，考虑到深度的连续特征，可以广泛地使用CRF的深度信息，因此可以广泛地应用于深度的估计中。 基于对抗性学习的方法：由于提出的对抗性学习在数据生成方面的突出表现，近年来成为一个研究热点。...因此，在保证实时性的前提下提高精度是一个值得研究的课题。此外，对于基于深度学习的单目深度估计方法的机理研究很少，比如深度网络学习了什么深度线索以及利用了什么深度线索。...●总结 本文旨在对基于深度学习的单目深度估计这一日益增长的研究领域的综述文献。
通过阅读文献，可以将基于深度学习的单目深度估计算法大致分为以下几类： ·监督算法 顾名思义，直接以2维图像作为输入，以深度图为输出进行训练： ? ?...有意思的是，SFM并没有使用深度信息作为标签，而是将深度信息作为一个过程变量，将前后帧图像联系起来，从而做到无监督学习，不过相机位姿的训练还是有监督的： ?...4.4基于图像风格迁移的单目深度估计 实质上，深度图像也是一种图像风格，如果我们要将生成学习引入深度估计的话，就需要注意两个地方，一个是原始图像到深度图像的风格转变，这一点可以获取类似于分割的map，另一点就是对像素点的深度进行回归...本小节的内容都是基于无监督的单目深度估计算法。 5、总结 对于单目深度估计模型，目前主要分为基于回归/分类的监督模型，基于双目训练/视频序列的无监督模型，以及基于生成学习的图像风格迁移模型。...但是深度估计问题中，像素点存在相对大小，因此必定涉及到回归，因此其必定是监督学习模型，所以泛化性能也不好，以CVPR2018的那篇GAN模型为例可以对比： ?
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