PyTorch implementation for CRAFT text detector that effectively detect text area by exploring each character region and affinity between characters. The bounding box of texts are obtained by simply finding minimum bounding rectangles on binary map after thresholding character region and affinity scores.

Character Region Awareness For Text detection (CRAFT) 是2019年4月由navercorp的学者提出的文本检测模型。 这篇文章最大贡献是它创新的提出了一种弱监督模型，可以在真实样本只有文本行标注的情况下，做字符尺度的图像分割。 CRAFT在多个数据集上达到了SOTA的准确率，并且保持了很不错的运算速度，下面我对它做一个详细的介绍。 二、模型架构. CRAFT的骨干卷积网络是 VGG16，在此基础上作者使用了类似于 U-net 的结构，浅层和深层的卷积特征相结合作为输 …

2022年5月9日 · PyTorch implementation for CRAFT text detector that effectively detect text area by exploring each character region and affinity between characters. The bounding box of texts are obtained by simply finding minimum bounding rectangles on binary map after thresholding character region and affinity scores.

2020年3月10日 · 我们提出了一种名为CRAFT的新型文本检测器，它可以检测单个字符，即使没有给出chara-level annotation。 所提出的方法提供了字符 region score 和字符affinity score，它们一起以自下而上的方式完全覆盖各种文本形状。

2024年4月21日 · 我们的框架被称为Character Region Awareness for Text Detection（CRAFT），即字符区域感知文本检测 模型输出两个score map：region score（区域分数） and affinity score（亲和力分数），区域分数用于定位单个字符，亲和力分数用于将单个字符组合成一个实例；

2024年9月3日 · CRAFT-pytorch 是 Character Region Awareness for Text Detection（CRAFT）的官方实现，使用 PyTorch 框架。 CRAFT 是一种先进的文本检测算法，能够准确地识别图像中的文字区域。 该项目由 Clova AI Research, NAVER Corp 开发，提供了预训练模型和详细的实现代码。 首先，确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本。 然后，安装所需的依赖包： cv2.polylines(image, [box], True, (0, 255, 0), 2) 文档数字化：自动识别文档中的文字，便于后 …

CRAFT 是一种新的文本检测器，该方法提出了字符区域得分和亲和度得分，以自下而上的方式覆盖了各种文本形状。 并提出了一种弱监督学习方法从中间模型中生成伪 gt，用于补充字符级数据的不足。

CRAFT网络是检测单个字符的，现有公开的数据很少又包含单个字符标注。 根据单个字符框生成Region score和Affinity score的过程如下图所示。 1）通过绘制对角线来连接每个字符框 Character box 的对角，可以生成两个三角形，将其称为上下三角形。 2）然后，对每个相邻的字符对。 讲上下三角形的中心点 center of triangle 设置为顶点，可以获得四个顶点，连接四个点生成相似度框 Affinity box。 在训练过程中 Region score 就以 Character box 为标签， Affinity score 以 …

2024年11月5日 · 本文则重点介绍EasyOCR算法中CRAFT文本检测模型的微调方法. 一般的OCR算法主要分三步走： 文本检测模型框出待检测图像内的文本，并输出文本框的坐标描述。 显然这种方式丢失了各个字符之间的相互关系信息，使得前后字符无法互相纠错，识别率自然大大降低。 故EasyOCR将后续两步进行了大修，先用基础的ResNet进行特征提取，后采用了时间序列的循环 神经网络 LSTM和CTC解码的方式进行整体单词的识别和输出，这使得EasyOCR在对于一些基 …

2019年12月11日 · 1.利用了分割的方法，但与普通的图像分割不同的是， CRAFT不是对整个图像的进行像素级分割（如Faster-Rcnn）,它将一个character视为一个检测目标对象，而不是一个word（所有的word都由character构成），即不把文本框当做目标。 这样做的好处在于： 使用小感受野也能预测大文本和长文本，只需要关注字符级别的内容而不需要关注整个文本实例。 2.在训练过程中对于合成样本可以很好地进行单个字符的标注， 但是对于现有的文本数据库，其标注 …