华科新开源文本识别算法:ASTER与DeepLesion数据集百度云下载

ASTER

昨天跟大家介绍了白翔老师团队ECCV2018上的最新工作,可惜该文目前还没有开源代码,后台有人询问有没有文本识别开源算法的推荐,其实白翔老师团队前几天刚刚开源了ASTER,一种基于空间变换的自然场景的文本识别算法,最开始出现于CVPR2016的论文,最近刚刚登上PAMI。关于该算法的解读,欢迎访问这个博客:

https://www.cnblogs.com/lillylin/p/9315180.html 

它是文本识别算法,不包括文本检测,对于输入的检测到的文本图像块,识别出相应字符。

该代码值得推荐的理由:

1.高精度。

2.高速度。

3.已经申请了专利。

并获得了专利授权,说明作者充分肯定了其商业化潜力。

4.包含训练代码。

可以训练自己的数据集。

关于该算法的论文和专利文本,在我爱计算机视觉后台回复:aster,即可查看下载地址。

代码主页:

https://github.com/bgshih/aster

感谢各位论文作者的辛苦付出!如果有人要在商业化场景使用该代码,记得要联系作者。

DeepLesion

前几天,当DeepLesion数据集发布后,我在公众号里第一时间告诉了大家。具体请参考文章:

NIHCC发布迄今世界最大的CT医学影像数据集

考虑到该库超级大(226G),国内网络又无法下载,所以我准备下载下来共享到百度云(官方论文中称该库是面向所有人可获得的),经过1天多的下载一天多的上传,终于完成了。

我爱计算机视觉公众号后台回复:deeplesion,即可获得下载地址。

由于百度云会对非会员限速,所以最好用会员号下载,实在找不到就开通一个月的会员吧。。。(我为了分享给大家,也给李彦宏交了钱)

关于赞赏

那天关于DeepLesion发布的文章第一次收到公众号赞赏,虽然金额不多,但我也非常开心,我觉得愿意付费赞赏的人肯定是非常认可和鼓励52CV的分享,我希望我爱计算机视觉是一个对CV研究和开发者来说有价值有深度的公众号,谢谢大家的关注,我们一起成长。

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