华科新开源文本识别算法：ASTER与DeepLesion数据集百度云下载

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ASTER

昨天跟大家介绍了白翔老师团队ECCV2018上的最新工作：华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文：Mask TextSpotter，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：

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。

在“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。

点击阅读原文可以在www.52cv.net查看本文。

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