Görüntülerdeki metin tespiti modelleri (DBNet, EAST, CRAFT) nelerdir?

DBNet, EAST ve CRAFT, görüntülerdeki metni tespit etmek için kullanılan modern modellerdir ve OCR (Optik Karakter Tanıma) görevlerinde kullanılırlar. Mimari ve metin alanlarını ayırma yaklaşımları açısından farklılık gösterirler.

• EAST (Verimli ve Doğru Sahne Metni Tespitçisi)

  • Metin alanlarının etrafına dikdörtgen veya yönlendirilmiş çerçeveler tahmin etmek için konvolüsyonel bir sinir ağı kullanır.
  • Hızlı ve doğru olup, doğal sahnelerde metin tespiti için uygundur.

• CRAFT (Karakter Bölgesi Farkındalığı ile Metin Tespiti)

  • Bireysel karakterlerin ve bağlantılarının tespitine odaklanır.
  • Yüksek olasılık taşıyan alanları vurgular ve bunları kelimelere veya satırlara bağlar.
  • Özellikle karmaşık ve heterojen metin yapıları için etkilidir.

• DBNet (Farklılaştırılabilir Binarizasyon Ağı)

  • Metin alanlarının segmentasyon kalitesini artırmak için diferansiyellenebilir binarizasyon kullanır.
  • Özellikle karmaşık arka planlarda metin bölgelerini daha doğru şekilde ayırmaya olanak tanır.

Bu modeller genellikle OCR sistemlerinde ilk aşama olarak kullanılır — metni lokalize etmek için, ardından karakter tanıma yapılır.

CRAFT kullanım örneği:

• Bir görüntü giriş olarak alınır.
• Model, karakter olasılık haritalarını ve bağlantılarını üretir.
• Bu haritalar temelinde, kelimeler veya satırlar için sınır kutuları oluşturulur.

Model seçimi göreve bağlıdır: EAST hızlı tespit için iyidir, CRAFT karmaşık metin yapıları için, ve DBNet ise hassas segmentasyon için uygundur.