Новая система оптического распознавания текста EasyOCR |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-07-08 22:35 Проектом EasyOCR развивается новая система оптического распознавания текста, поддерживающая более 40 языков, включая английский, немецкий, французский, японский, китайский, корейский, узбекский, азербайджанский и литовский. Языки на основе кириллицы пока не поддерживаются, но их добавление в списке планов. Код написан на языке Python c использованием фреймворка PyTorch и распространяется под лицензией Apache 2.0. Для загрузки предоставляются готовые модели для языков на основе латинского алфавита и иероглифов. Для определения и распознавания текста на изображении применяются методы машинного обучения. Для определения текста используется алгоритм машинного обучения CRAFT (Character-Region Awareness For Text) в реализации для PyTorch, способный выделять текст на произвольных объектах, включая этикетки, информационные таблички и дорожные знаки. Для распознавания последовательностей символов применяется свёрточно-рекуррентная нейронная сеть CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network, комбинация DCNN и RNN) и алгоритм CTC BeamSearch CTC BeamSearch (Connectionist Temporal Classification) для декодирования выходных данных нейронной сети в текстовое представление. Источник: www.opennet.ru Комментарии: |
|