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TensorFlowとDeep Learningの新機能です。 自然のシーン画像でテキストを認識しようとしています。私はOCRで作業していましたが、Deep Learningを使いたいと思います。テキストの形式は常に ABC-DEF 88:88です。TensorFlow - 画像のテキスト認識
私がしたことは、すべての文字/数字を認識することです。つまり、各キャラクターの周りに画像を切り取って（それぞれの画像に10文字ずつ）トレーニングとテストセットを構築し、2つのconvニューラルネットワークを構築するということです。私の訓練セットは一連の文字写真で、ラベルは単なる文字/数字でした。
しかし、さらに行きたいです。私がしたいのは、完全な画像を与え、テキスト全体を出力することです（前のモデルのように1文字ではありません）。
ご協力いただきありがとうございます。
おかげではなく（スライディングウィンドウ）この分類器はconvnetでなければならないでしょうか？トレーニングセットには、複数文字のテキスト領域または1文字のみが含まれている必要があります。 –
TensorFlow、Caffeまたは他の深い学習フレームワークを使用している場合、convnetはうまく実装できますが、検出フェーズが遅くなる可能性があります（画像全体にウィンドウをスライドさせる必要があるため多くの窓）。 Haarのような機能を使ったブースティングなど、他のモデルも機能しています（Googleの「haar like feature adaboost cascade」により、顔認識に多くの資料があります）。 – soloice
@alexattiaトレーニングセットは、複数の文字を含む方が適しています。これにより、ウィンドウを大きくして偽陽性を減らすことができます。面積が小さすぎると、他のものが文字/数字として報告されることがあります。言う、アルゴリズムは、数字 "1"として、いくつかの垂直エッジを取るかもしれないひどいです。 – soloice