场景文本识别模型综述
1、数据集的分析 (一) 训练数据集 大多数天然场景文字识别算法使用合成数据进行训练。两个经常使用的合成数据集是 MJSynth(MJ) 和 SynthText(ST) ，分别包含890万和550万张训练样本。web 图1 不一样比例的训练数据集（MJ+ST）与算法识别性能 结论：算法 天然场景文字识别算法的性能随着数据量的增多而改善。 在不一样训练数据集下训练的模型，彼此不具备可比性。 数据的多
相关文章
- 1. 场景文本识别模型综述
- 2. 场景文字识别综述
- 3. 天然场景文本检测识别技术综述
- 4. 华南理工2020《场景文本识别综述》简记
- 5. 自然场景文本检测识别技术综述
- 6. 模式识别综述
- 7. "NetVLAD"场景识别模型解读
- 8. 文本检测模型综述
- 9. 场景文字检测综述
- 10. 【翻译】Visual Place Recognition_ A Survey视觉场景识别综述【一】
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • TiDB数据库的应用场景 - NoSQL教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • 委托模式
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 场景文本识别模型综述
- 2. 场景文字识别综述
- 3. 天然场景文本检测识别技术综述
- 4. 华南理工2020《场景文本识别综述》简记
- 5. 自然场景文本检测识别技术综述
- 6. 模式识别综述
- 7. "NetVLAD"场景识别模型解读
- 8. 文本检测模型综述
- 9. 场景文字检测综述
- 10. 【翻译】Visual Place Recognition_ A Survey视觉场景识别综述【一】