作者：石文华 编辑：祝鑫泉 前 言 文章来源：https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-ker
参加这次比赛的初衷是作为机器学习课程的大作业，这两天写了课程报告，所以将报告内容修改了一下进行分享。 我所在的团队(“中国国家跳水队”，排名如队名，一度严重跳水)获得了初赛第3, 复赛第9, 决赛第6的成绩，正好擦边获得了三等奖。（小编：比赛的时候取个好名字有多重要：） 主要分为三个部分，分别为比赛背景介绍，团队主要方案介绍，其他方案介绍。其中最后一部分包含了一些其他队伍在决赛赛后分享时提到的思路。 比赛背景介绍 此部分主要内容摘自比赛官网，详细内容见比赛官网 https://biendata.com/co
作者 | Fedor Borisyuk，Albert Gordo，Viswanath Sivakumar
2019 DCIC已经开赛一个月了，据说华为赛题比较有难度，小编特此搜罗到一位妹子大佬的Baseline，为各位参赛者提供思路~
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. 详细代码参考angle/predict.py文件，训练图片8000张，准确率88.23%
在CV领域中，transformer除了分类还能做什么？本文将采用一个单词识别任务数据集，讲解如何使用transformer实现一个简单的OCR文字识别任务，并从中体会transformer是如何应用到除分类以外更复杂的CV任务中的。全文分为四部分：
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
随着人工智能技术的逐渐成熟，计算机视觉、语音、自然语言处理等技术在金融行业的应用从广度和深度上都在加速，这不仅降低了金融机构的运营和风险成本，而且有助于提升客户的满意度，比如：利用OCR技术快速处理海量表格做信息结构化抽取和存储，大幅提升从业人员工作效率；利用NLP技术实现智能问答解决方案，帮助用户即使没有复杂的金融背景知识也能快速找到自己需要的信息。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
注：本文选自中国水利水电出版社出版的《PyTorch深度学习之目标检测》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
在本文中，我们试图改进对LSTMs的科学理解，特别是语言模型和LSTM中存在的字形模型之间的相互作用。 我们称这种内部语言模型为隐式语言模型（隐式LM）。 本文的贡献：1）在受控条件下建立隐式LM的存在; 2）通过找出它使用的上下文有多少个字符来描述隐式LM的本质。 我们所描述的隐式LM与上面讨论的文献19、20中的语言模型有所不同，因为学习语言模型的背景和要求不同：OCR明确要求学习字形模型而不是语言模型。最近的关于使用LSTM进行OCR的基准文件22并没有涉及这一点，而且据我们所知，文献中也没有涉及。
OCR，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此，早在2012年深度学习热潮之前，OCR就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。
近期，多模态大模型（LMMs）在视觉语言任务方面展示了令人印象深刻的能力。然而，由于多模态大模型的回答具有开放性，如何准确评估多模态大模型各个方面的性能成为一个迫切需要解决的问题。
文字是传递信息的高效途径，利用OCR技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时，针对OCR提取的海量文本信息，利用NLP技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。NLP技术可以提升OCR准确率，并从文本中抽取关键信息、构建知识图谱，搭建检索、推荐、问答系统等。
在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5）
OCR，即光学字符识别，是在信息时代提升信息交互效率必不可少的技术。它可以帮助计算机从冗杂的图像资料中提取出所需的文字信息，极大地促进了办公和工业的自动化。
我国电力行业发展迅速，电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展。在产业场景中，表的种类多达十几种，过去依赖人工抄表，成本很高。如果能够采集到大量电表图片，借助人工智能技术批量检测和识别，将会大幅提升效率。
多模态短视频分类是视频理解领域的基础技术之一，在安全审核、推荐运营、内容搜索等领域有着十分非常广泛的应用。一条短视频中通常包含有三种模态信息，即文本、音频、视频， 它们在不同语义层面的分类体系中发挥着相互促进和补充的重要作用。
OCR（Optical Character Recognition），译为光学字符识别，是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
集装箱号是指装运出口货物集装箱的箱号，填写托运单时必填此项。标准箱号构成基本概念：采用ISO6346（1995）标准
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别，前沿到自动驾驶车辆的路牌识别，都少不了它的加持。
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
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）
OCR（光学字符识别）是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。目前，这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》，给出了一整套完整的车牌识别系统设计，着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用，其性能优于目前主流的商业系统，代码已经开源，非常值得参考。 作者信息：
本文介绍了腾讯AI实验室在计算机视觉领域的研究进展，包括人脸检测、人脸识别、OCR等方面，并分享了在ICDAR、FDDB等竞赛中的成果。团队秉承专业、服务、伙伴的理念，不断夯实基础，做有原创性的研究和坚实的工作，为伙伴部门提供高品质的技术支持。
随着人工智能领域的不断进步，其子领域，包括自然语言处理，自然语言生成，计算机视觉等，由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
本文对VLM领域多个任务的常见数据集和benchmark做了简要介绍，以方便读友看论文时参考。
OCR技术有着丰富的应用场景，包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等，此外，通用OCR技术也有广泛的应用，如在视频场景中，经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等，或者与视觉特征相结合，完成视频理解、视频搜索等任务。
ocrs 是一个 Rust 库和 CLI 工具，用于从图像中提取文本，也称为 OCR（光学字符识别）。 ocrs 目标是创建一个现代 OCR 引擎：
本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法，并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测
深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据，数平精准推荐团队利用图像增强，语义理解，生成对抗网络等技术生成高质足量的数据，为算法模型提供燃料，帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代，提升效果。
在当今这样的时代，任何组织或公司要扩大规模并保持相关性，都必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。
参加了“世界人工智能创新大赛”——手写体 OCR 识别竞赛（任务一），取得了Top1的成绩。队伍随机组的，有人找我我就加了进来，这是我第一次做OCR相关的项目，所以随意起了个名字。下面通过这篇文章来详细介绍我们的方案。
在全球文字识别（OCR）领域顶级盛会ICDAR 2023上，腾讯OCR团队基于自研算法，斩获四项冠军，这是继2017年、2019年、2021年以来，连续四届参会同时创造佳绩，共获得18项官方认证冠军，展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。
这里的PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')中的lang可以是很多种语言，比如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 OCR 识别领域最权威的会议之一 ICDAR（国际文档分析与识别会议）上，360 数科在 ICDAR2019- SROIE 榜单上斩获第一。 榜单地址：https
腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作，我们以研发业界领先的算法为目标驱动，逐步克服人手不足、训练数据不足等困难，不断夯实基础，做既有原创性又能落地应用的国际前沿研究。在上一期（腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍（1））中已经介绍了我们团队的一些研究成果，近期，我们团队有一些新的成果再和大家进一步分享。 1 人脸研究进展 人脸研究的两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中，我们主要介绍了我们团队在人脸检测的两个国际权威评测平台（WI
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
我们生活在这样一个时代：任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性，就必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本，如发票、法律文书等。
ICPR2022多模态字幕识别比赛(Multimodal Subtitle Recognition简称MSR竞赛)，日前圆满结束了。 本次竞赛由Tencent OCR & ASR Oteam 联合华南理工、华中科技大学、联想等依托于计算机国际学术顶会ICPR举办，吸引了376位来自各大高校和企业的参赛者报名，26支队伍，提交次数高达932次。 大赛聚焦多模态字幕识别，希望推动字幕识别技术的准确性和应用性的进一步提升，弥补该技术领域的空白，并为学术界和业界创造交流机会 01 赛事背景 伴随着短视频、网络直
有个需求，需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，这种这么高大上的黑科技我们普通人自然搞不了，去github找了一个似乎能满足需求的开源库-tesseract-ocr： Tesseract的OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project，其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr， 它支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。python中对应的包是pytesseract. 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。 笔者的开发环境如下： ma
GPT-SoVits 是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。
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