● 1 主流深度学习OCR文字识别方法对比(重点试):
文章地址:https://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/84959818
1. Tesseract(LSTM) + Densenet (无代码)
2. CTPN+CRNN (中文 、重点试) 代码地址:https://github.com/xiaofengShi
提供了keras和pytorch两个版本的CRNN中文识别模型
3.opencv mser算法框出图片文字区域 (有代码,试试)
● 2 运用tensorflow实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现crnn+ctc实现不定长中文OCR识别 (重点试):
文章地址 https://blog.csdn.net/wuting3680278/article/details/80445936
github : https://github.com/jiangxiluning/chinese-ocr
● 2 基于深度学习(端到端)的OCR文字识别( 参考)
文章地址:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/83864582
1、ctpn (有代码 https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn)
2、 crnn (有文章和代码 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82555728)
3、vgg没有代码
●基于keras的RNN英文字母识别( 图片英文识别,可让组员试试)
http://chongdata.com/articles/?p=32
●基于深度学习的OCR-from 美團技術團隊(只参考)
CRNN-基于序列的(端到端)图像文本识别(看看)
●主流ocr算法:CNN+BLSTM+CTC架构(重点看原理 c++ cafe )
https://blog.csdn.net/forest_world/article/details/78566737
● 基于深度学习的自然场景文字检测及端到端的OCR中文文字识别(和2 相同 无代码)https://yq.aliyun.com/articles/647008
● 基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别(有代码 可以参考)
https://blog.csdn.net/cbd_2012/article/details/85639763
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