1. 银行卡号的长度大小并不是固定不变的,有的有20个字符,有的只有19个。所以模型要能够识别不定长度的卡号; 2. 模型的输入是图像,输出是文本,故模型既需要涉及CNN也需要涉及到RNN,故称为CRNN。 模型选取: 1. 不定长度的识别,目前多流行采用CTC作为损失函数; 2. CNN则选择采用了VGG, RNN可以使用双向LSTM(...
CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像,基于7层CNN(普遍使用VGG16)提取特征图,把特征图按列切分(Map-to-Sequence),每一列的512维特征,输入到两层各256单元的双向LSTM进行分类。在训练过程中,通过CTC损失函数的指导,实现字符位置与类标的近似软对齐。 以我现在使用的代码为例: 我输入的图像为:32*256*1,W=2...
C-COT相比于KCF算法,使用了深度神经网络VGG-net提取特征,通过三次样条函数进行插值处理,将不同分辨率的特征图通过插值操作扩展到了同一周期的连续空间域,再应用Hessian矩阵可以求得亚像素精度的目标位置。确定插值方程之后,还解决了在连续空间域进行训练的问题。 个人思考:Martin大神的思路很清晰,针对跟踪过程中对于目标表...
'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth', 'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth', 'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth', 'vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth' } cla...
tensorflow2实现VGG Tensor 张量 一、秩 1.1 0级秩 1.2 1级秩 1.3 高级秩 1.4 获得一个‘tf.Tensor’对象的秩 1.5 指定‘tf.Tensor'片 二、形状(shape) 2.1 获取tf.Tensor对象的形状 2.2 更改tf.Tensor的形状 三、数据类型 四、评价张量 五、打印一个张量...
(2)vgg 16结构 附件的vgg16.txt Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) :3通道,每通道64个(64*3的矩阵),步长1,补01圈 从矩阵可以看出并行和分块的思路。 nn.ReLU() 这个表示使用ReLU激活函数,里面有一个参数inplace,默认设置为False,表示新创建一个对象对其修改...
CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像,基于7层CNN(普遍使用VGG16)提取特征图,把特征图按列切分(Map-to-Sequence),每一列的512维特征,输入到两层各256单元的双向LSTM进行分类。在训练过程中,通过CTC损失函数的指导,实现字符位置与类标的近似软对齐。
这个卷积 层的实现和VGG 基本一样, 就是3x3 kernel, 然后激活函数, 然后pool。 RNN 层 RNN 层的实现也是中规中矩, 很容易理解。 但是这里有个重点就是RNN 需要有时间方向的信息, 但是我们输出的结果其实是 一个 image features 的张量 (tensor)。这个张量的维度是 batch, width, height, features. 在这里,...
1)基于VGG层提取特征 因为此模型是2016年在faster-rcnn网络提出之后出来的网络,当时提取网络的backbone采用的是vgg16。因此首先用vgg16的前5个Conv stage得到feature map。 我们输入图片大小为 ( )通过vgg得到 大小的feature map。 2) 卷积 这里输入输出chanel以及feature map保持不变。 用3*3的滑动窗口在前一步...
CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像,基于7层CNN(普遍使用VGG16)提取特征图,把特征图按列切分(Map-to-Sequence),每一列的512维特征,输入到两层各256单元的双向LSTM进行分类。在训练过程中,通过CTC损失函数的指导,实现字符位置与类标的近似软对齐。