Вопрос или проблема
Я пытаюсь реализовать детектор текста с использованием MaskRCNN, чтобы модель могла обнаруживать метку и значение, как показано на изображении ниже.
Обнаружить это легче для таких полей, как дата страницы и номер заказа, но не удается для номера счета и продавца, показанных на изображении ниже. Есть ли какие-либо предобученные модели для этого? Или какие-то другие техники, которые могут помочь.
Вот статья, которая точно делает то, что вам нужно, с подробным объяснением архитектуры.
Нет большого смысла делать краткий пересказ, потому что у них есть специальная разметка данных и т. д., но суть в том, что это LSTM, если вы выполните некоторые шаги предварительной обработки и приведете свои данные в правильный формат.
Вы можете использовать CTPN для локализации текста и затем использовать OCR для его захвата, обратитесь к странице Git, это поможет вам. Вы также можете предварительно обучить модель на своем пользовательском наборе данных.
Ответ или решение
Как создать детектор меток и значений с помощью MaskRCNN
Создание детектора для распознавания меток и значений, таких как номер счета-фактуры или имя продавца, представляет собой интересную задачу, особенно в контексте обработки информации с финансовых документов. В данном ответе будет рассмотрено использование архитектуры MaskRCNN для решения этой проблемы, а также альтернатива в виде CTPN и OCR.
1. Понимание проблемы
Ваша задача заключается в том, чтобы корректно идентифицировать метки (например, "номер счёта") и соответствующие им значения (например, "123456"). Это может быть сложной задачей, особенно когда текст имеет сложные визуальные формы, малый размер шрифта или присутствует в неструктурированном формате.
2. Масштабируемая архитектура MaskRCNN
MaskRCNN — это мощная архитектура, способная выполнять как задачу классификации, так и сегментации объектов. Она подходит для вашей задачи по следующим причинам:
- Сегментация объектов: MaskRCNN предоставляет маски для каждого распознанного объекта, что позволяет точно находить результаты на изображениях.
- Поддержка предварительного обучения: Вы можете использовать предварительно обученные модели, такие как COCO или Pascal VOC, чтобы ускорить процесс разработки.
Подход к реализации:
-
Сбор данных: Создайте датасет, который будет включать изображения документов с аннотированными метками и значениями. Каждый элемент должен содержать координаты bounding box для меток и соответствующих значений.
-
Предварительная обработка данных: Убедитесь, что ваши изображения форматированы должным образом. Удалите нежелательные элементы и убедитесь, что размеры изображений согласованы.
-
Обучение модели: Используйте предварительно обученную модель, такую как те, которые доступны на платформе TensorFlow или PyTorch. Переобучите модель на вашем специфичном наборе данных, сосредоточив внимание на областях, где модель показывает наименьшую точность.
-
Регулировка параметров: Проанализируйте результаты и подберите гиперпараметры, такие как скорость обучения и архитектура сети, для достижения лучшего результата.
-
Оценка и тестирование: После обучения протестируйте модель на уровне точности и полноты. Сравните результаты с вашими ожиданиями.
3. Альтернатива: CTPN и OCR
CTPN (Connectionist Text Proposal Network) является еще одним подходом, который вы можете использовать для локализации текста. Затем вы можете применить Optical Character Recognition (OCR) для извлечения текстовой информации.
Процесс:
- Локализация текста: Используйте CTPN для обнаружения текстовых блоков на изображении.
- Извлечение текста: Примените OCR (например, Tesseract) для извлечения текста из заданных областей.
- Код постобработки: Необходимо обработать резульататы OCR, чтобы выделить метки и значения.
4. Использование LSTM
Вы также можете рассмотреть возможность использования LSTM (Long Short-Term Memory) для обработки последовательностей извлеченного текста. Это может помочь в контексте обработки структурированной информации, когда значения меток могут зависеть от контекста.
В заключение, создание детектора меток и значений можно реализовать через MaskRCNN, CTPN и OCR, а также с применением LSTM для анализа текстовых последовательностей. Разработка такого решения требует тщательной подготовки данных, обучения модели и ее тестирования. Выбор между этими методами зависит от ваших конкретных требований и характера данных.