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
Sección titulada «awesome-deep-text-detection-recognition»Una selección de artículos de investigación sobre detección y reconocimiento de texto basados en aprendizaje profundo.
Detección de texto
Sección titulada «Detección de texto»- Los artículos están ordenados por fecha de publicación.
- IC es la abreviatura de ICDAR.
- La puntuación es el F1-score de la tarea de localización.
- (L) indica la puntuación de la clasificación.
- Si la puntuación publicada en la clasificación difiere ligeramente de la del artículo, se indica (L).
*CODEindica el código oficial yCODE(M)que se proporciona un modelo entrenado.
Reconocimiento de texto
Sección titulada «Reconocimiento de texto»- Los artículos están ordenados por fecha de publicación.
- IC es la abreviatura de ICDAR.
- La puntuación es la precisión por palabra de la tarea de reconocimiento.
- Para los resultados en los conjuntos de datos IC03, IC13 e IC15, los artículos utilizaron diferentes cantidades de muestras,
pero no las distinguimos.
- Para los resultados en los conjuntos de datos IC03, IC13 e IC15, los artículos utilizaron diferentes cantidades de muestras,
*CODEindica el código oficial yCODE(M)que se proporciona un modelo entrenado.
Reconocimiento de texto de extremo a extremo
Sección titulada «Reconocimiento de texto de extremo a extremo»- Los artículos están ordenados por fecha de publicación.
- IC es la abreviatura de ICDAR.
- La puntuación es el F1-score de la tarea genérica.
- (L) indica la puntuación de la clasificación.
*CODEindica el código oficial yCODE(M)que se proporciona un modelo entrenado.
- Los artículos están ordenados por fecha de publicación.
*CODEindica el código oficial yCODE(M)que se proporciona un modelo entrenado.
Otras listas
Sección titulada «Otras listas»- Selección de artículos de OCR
Materiales didácticos
Sección titulada «Materiales didácticos»- Diapositivas de clase
- Artículo de revisión
Agradecimientos
Sección titulada «Agradecimientos»- Este trabajo fue realizado por el equipo de OCR de Clova AI, impulsado por NAVER-LINE. NAVER-LINE es una destacada empresa asiática de Internet que desarrolla Clova, una plataforma de asistente de IA en la nube.
- Está previsto actualizar este repositorio periódicamente según el calendario de las principales conferencias de IA.
HagiCode
HagiCode es un espacio de programación con agentes. Las interacciones de interfaz, ricas y cómodas, hacen que planificar, ejecutar agentes y trabajar en proyectos sea accesible y fácil de seguir, para una experiencia de desarrollo atractiva.
Una experiencia de desarrollo atractiva gracias a interacciones de interfaz ricas y cómodas.
- InteligenteLos flujos de trabajo de OpenSpec convierten la intención en un itinerario ejecutable, de la propuesta al diseño, las tareas y la entrega.
- EficienteLa ejecución multiagente avanza en paralelo con la investigación, la implementación y la revisión, en varios repositorios y con los Agent CLI que ya usas.
- InteresanteLas interacciones de interfaz, ricas y cómodas, hacen que planificar, ejecutar agentes y trabajar en proyectos sea accesible y fácil de seguir.
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Convierte ideas en software entregado.
HagiCode es un espacio de trabajo de programación con agentes: los flujos de trabajo de OpenSpec planifican el cambio, la ejecución multiagente lo lleva a cabo y Hero Scenario hace visible el largo recorrido, para convertir ideas en software entregado.
- Inteligente
- Los flujos de OpenSpec convierten la intención en un camino de la propuesta a la entrega.
- Eficiente
- La ejecución multiagente avanza en paralelo con investigación, implementación y revisión.
- Divertido
- Las interacciones de interfaz facilitan la planificación, los agentes y el trabajo en proyectos.
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