基于tensorflowkeras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别
Posted 明柳梦少
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于tensorflowkeras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本文基于tensorflow、keras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别
参考github仓库
TOTAL-挂掉了
https://github.com/chineseocr/chinese-ocr/tree/chinese-ocr-python-3.6
CRNN—pytorch
https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git
实现功能
文字方向检测 0、90、180、270度检测
文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别
不定长OCR识别
环境部署
Bash
##GPU环境
sh setup.sh
##CPU环境
sh setup-cpu.sh
##CPU python3环境
sh setup-python3.sh
使用环境:python3.6+tensorflow1.7+cpu/gpu
模型训练
一共分为3个网络
1. 文本方向检测网络-Classify(vgg16)
2. 文本区域检测网络-CTPN(CNN+RNN)
3. 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.
详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
https://pan.baidu.com/s/1zquQNdO0MUsLMsuwxbgPYg
文字区域检测CTPN
支持CPU、GPU环境,一键部署, 文本检测训练参考
https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
OCR 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
此外参考了了tensorflow版本的资源仓库:TF:LSTM-CTC_loss
https://github.com/xiaofengShi/CTC_TF
这个仓库咋用呢
如果你只是测试一下
运行demo.py 写入测试图片的路径即可,如果想要显示ctpn的结果,修改文件./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
如果你想训练这个网络
1 对ctpn进行训练
定位到路径--./ctpn/ctpn/train_net.py
预训练的vgg网络路径VGG_imagenet.npy 将预训练权重下载下来,pretrained_model指向该路径即可, 此外整个模型的预训练权重checkpoint
ctpn数据集还是百度云 数据集下载完成并解压后,将.ctpn/lib/datasets/pascal_voc.py 文件中的pascal_voc 类中的参数self.devkit_path指向数据集的路径即可
2 对crnn进行训练
keras版本 ./train/keras_train/train_batch.py model_path--指向预训练权重位置 MODEL_PATH---指向模型训练保存的位置keras模型预训练权重
pythorch版本./train/pytorch-train/crnn_main.py
parser.add_argument(
'--crnn',
help="path to crnn (to continue training)",
default=预训练权重的路径,看你下载的预训练权重在哪啦)
parser.add_argument(
'--experiment',
help='Where to store samples and models',
default=模型训练的权重保存位置,这个自己指定)
pytorch预训练权重
https://pan.baidu.com/s/1vTG6-i_bFMWxQ_7xF06usg
识别结果展示
文字检测及OCR识别结果
主要是因为训练的时候,只包含中文和英文字母,因此很多公式结构是识别不出来的
看看纯文字的
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未完待续
tensorflow版本crnn,计划尝试当前的各种trick(dropuout,bn,learning_decay等)
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为特征提取层,
使用多层双向动态rnn+attention+ctc的机制,将模型加深,目前正在进行模型搭建,结果好的话就发上来,不好的话只能凉凉了~~~~
参考
pytorch 实现crnn
https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git
keras-crnn 版本实现参考
https://www.zhihu.com/question/59645822
tensorflow-crnn
https://github.com/ilovin/lstm_ctc_ocr
tensorflow-ctpn
https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
CAFFE-CTPN
https://github.com/tianzhi0549/CTPN
以上是关于基于tensorflowkeras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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