Deep Text Detection and Recognition
Source: https://github.com/hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition at
0958b3875043
License: Apache-2.0
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awesome-deep-text-detection-recognition
Abschnitt betitelt „awesome-deep-text-detection-recognition“Eine kuratierte Auswahl von Forschungsarbeiten zur Deep-Learning-basierten Texterkennung und -detektion.
Textdetektion
Abschnitt betitelt „Textdetektion“- Die Arbeiten sind nach Veröffentlichungsdatum sortiert.
- IC ist die Abkürzung für ICDAR.
- Der Score ist der F1-Score für die Lokalisierungsaufgabe.
- (L) bezeichnet den Score auf der Rangliste.
- Weicht der auf der Rangliste angegebene Score leicht vom Wert in der Arbeit ab, wird (L) angegeben.
*CODEkennzeichnet den offiziellen Code undCODE(M)ein bereitgestelltes trainiertes Modell.
Texterkennung
Abschnitt betitelt „Texterkennung“- Die Arbeiten sind nach Veröffentlichungsdatum sortiert.
- IC ist die Abkürzung für ICDAR.
- Der Score ist die Wortgenauigkeit für die Erkennungsaufgabe.
- Für Ergebnisse auf den Datensätzen IC03, IC13 und IC15 verwenden die Arbeiten unterschiedlich viele Stichproben,
die wir jedoch nicht unterscheiden.
- Für Ergebnisse auf den Datensätzen IC03, IC13 und IC15 verwenden die Arbeiten unterschiedlich viele Stichproben,
*CODEkennzeichnet den offiziellen Code undCODE(M)ein bereitgestelltes trainiertes Modell.
Ende-zu-Ende-Texterkennung
Abschnitt betitelt „Ende-zu-Ende-Texterkennung“- Die Arbeiten sind nach Veröffentlichungsdatum sortiert.
- IC ist die Abkürzung für ICDAR.
- Der Score ist der F1-Score für die allgemeine Aufgabe.
- (L) bezeichnet den Score auf der Rangliste.
*CODEkennzeichnet den offiziellen Code undCODE(M)ein bereitgestelltes trainiertes Modell.
Weiteres
Abschnitt betitelt „Weiteres“- Die Arbeiten sind nach Veröffentlichungsdatum sortiert.
*CODEkennzeichnet den offiziellen Code undCODE(M)ein bereitgestelltes trainiertes Modell.
Weitere Listen
Abschnitt betitelt „Weitere Listen“- OCR-Arbeitssammlung
Lernmaterialien
Abschnitt betitelt „Lernmaterialien“- Vorlesungsfolien
- Übersichtsarbeit
Danksagung
Abschnitt betitelt „Danksagung“- Diese Arbeit entstand beim OCR-Team von Clova AI, unterstützt von NAVER-LINE. NAVER-LINE ist ein führendes asiatisches Internetunternehmen und entwickelt Clova, eine cloudbasierte KI-Assistentenplattform.
- Dieses Repository soll regelmäßig entsprechend den Terminen der wichtigsten KI-Konferenzen aktualisiert werden.
HagiCode
HagiCode ist ein agentischer Coding-Arbeitsplatz. Vielseitige, komfortable Interaktionen in der Benutzeroberfläche machen Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit zugänglich und leicht nachvollziehbar – für ein ansprechendes Entwicklungserlebnis.
Entdecken Sie ein ansprechendes Entwicklungserlebnis mit vielseitigen, komfortablen Interaktionen in der Benutzeroberfläche.
- IntelligentOpenSpec-Workflows machen aus einer Absicht einen umsetzbaren Weg vom Vorschlag über Design und Aufgaben bis zur Auslieferung.
- EffizientMulti-Agent-Ausführung führt Recherche, Umsetzung und Prüfung parallel aus, über mehrere Repositories und die Agent CLIs, die Sie bereits nutzen.
- InteressantVielseitige, komfortable Interaktionen in der Benutzeroberfläche machen Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit zugänglich und leicht nachvollziehbar.
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Aus Ideen wird ausgelieferte Software.
HagiCode ist ein agentischer Coding-Arbeitsplatz: OpenSpec-Workflows planen die Änderung, Multi-Agent-Ausführung setzt sie um, und Hero Scenario macht den langen Weg sichtbar, bis aus der Idee ausgelieferte Software wird.
- Intelligent
- OpenSpec-Workflows machen aus einer Absicht einen Weg vom Vorschlag bis zur Auslieferung.
- Effizient
- Multi-Agent-Ausführung treibt Recherche, Umsetzung und Prüfung parallel voran.
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- UI-Interaktionen erleichtern Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit.
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