|
Номер части:
|
|||||||||||||
|
Журнал
|
ISSN: 2411-6467 (Print)
ISSN: 2413-9335 (Online)
Статьи, опубликованные в журнале, представляется читателям на условиях свободной лицензии CC BY-ND
ISSN: 2413-9335 (Online)
Статьи, опубликованные в журнале, представляется читателям на условиях свободной лицензии CC BY-ND
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ ДВУХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ EAST И CRAFT В ЗАДАЧЕ ДЕТЕКЦИИ ТЕКСТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ЦЕННИКОВ (38-41)
Науки и перечень статей вошедших в журнал:
DOI:
Дата публикации статьи в журнале: 2020/05/12
Название журнала: Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале, Выпуск:
73, Том: 4,
Страницы в выпуске: 38-41
Автор:
Марков Виталий Владиславович
студент, Челябинский государственный университет , Россия, г. Челябинск
студент, Челябинский государственный университет , Россия, г. Челябинск
Анотация: В работе сравниваются два подхода к обнаружению текста на изображениях магазинных ценников: EAST и CRAFT. Модели сравнивались по F-score. Текст был представлен символами русского и английского алфавитов. В результате наилучшую метрику показал CRAFT. Была произведена аналитика результатов.
Ключевые слова:
EAST,
CRAFT,детекция текста,ценники,
Данные для цитирования: Марков Виталий Владиславович . ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ ДВУХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ EAST И CRAFT В ЗАДАЧЕ ДЕТЕКЦИИ ТЕКСТА НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ЦЕННИКОВ (38-41) // Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале.
Технические науки.
2020/05/12;
73(4):38-41.
Список литературы: 1.Baek Y, Lee B, Han D, et al (2019) Character
Region Awareness for Text Detection. 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). doi: 10.1109/cvpr.2019.00959
2.Graves A, Fernández S, Gomez F, Schmidhuber
J (2006) Connectionist temporal classification. Proceedings of the 23rd international conference on
Machine learning - ICML '06. doi:
10.1145/1143844.1143891
3.He K, Zhang X, Ren S, Sun J (2016) Deep Residual Learning for Image Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). doi: 10.1109/cvpr.2016.90
4.He P, Huang W, He T, et al (2017) Single Shot Text Detector with Regional Attention. 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). doi: 10.1109/iccv.2017.331
5.Liu X, Liang D, Yan S, et al (2018) FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. doi: 10.1109/cvpr.2018.00595
6.Long J, Shelhamer E, Darrell T (2015) Fully convolutional networks for semantic segmentation. 2015 IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition (CVPR). doi:
10.1109/cvpr.2015.7298965
7.Zhou X, Yao C, Wen H, et al (2017) EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). doi: 10.1109/cvpr.2017.283
8.Kye-Hyeon Kim, Sanghoon Hong, Byungseok Roh, Yeongjae Cheon, Minje Park (2016) PVENet: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection.
9.Karen Simonyan, Andrew Zisserman (2014) Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
10. Afzal Godil Patrick Grother Mei Ngan The Text Recognition Algorithm Independent Evaluation