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用keras实现OCR定位、识别

简介

用keras实现ocr定位、识别，后端tensorflow.

• 环境 win10 titanx

识别

• crnn：vgg + blstm + blsmt + ctc 原版crnn 测试速度较慢 32X280 耗时 60ms ,放弃优化。 数据集是自己造的随机数据，且比较简单。如果要测试请去这里下载 https://github.com/senlinuc/caffe_ocr 语料数据集 而且caffe_ocr的crnn更快 9ms，不知道tf和caffe差在哪里？

• densenet-ocr ：densent + ctc 无lstm 是对caffe_cor的复现 https://github.com/senlinuc/caffe_ocr (包含数据集)

网格结构	GPU	准确率	模型大小
crnn	60ms		97.2
densent+ctc	8ms	0.982	18.9MB

定位

• CTPN：效果很好，且已有tensorflow实现https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn， 但是框架太重。下一步用keras实现或者用其他框架，目前还没确定