这两大主流技术在其特征学习阶段都采用了CNN+RNN的网络结构,CRNN OCR在对齐时采取的方式是CTC算法,而attention OCR采取的方式则是attention机制。本部分主要介绍应用更为广泛的CRNN算法。 一、CRNN 1.1 CRNN 介绍 CRNN 模型,即将 CNN 与 RNN 网络结合,共同训练。主要用于在一定程度上实现端到端(end-to-end)地...
1、CRNN 介绍 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。 图来自文章:一文读懂CRNN+CTC文字识别 整个CRNN网络结构包含三部分,从下到上依次为: CNN(卷积层),...
根据输入的特征向量得到所有字符的softmax概率分布,这是一个长度为待识别字符类别总数量的向量,RNN的输出向量作为转录层CTC的输入。 LSTM实现的代码: class BidirectionalLSTM(nn.Module): def __init__(self, nIn, nHidden, nOut): super(BidirectionalLSTM, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(nIn, n...
卷积神经网络CNN,CRNN 1.1 输入层 1.2 卷积计算层(conv) 1.3 激励层 1.4 池化层 1.5 全连接层 2. 典型CNN发展历程 3. 图像相关任务 3.1图像识别与定位 3.2 物体检测(object detection) 3.3 语义(图像)分割 4. 代码实现CNN 1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算...
近几年来,CRNN在计算机视觉文本识别领域取得不错成果。CRNN是一种卷积循环神经网络结构,用于解决基于图像的序列识别问题,特别是场景文字识别问题。CRNN网络实现了不定长验证结合CNN和RNN网络结构,使用双向LSTM循环网络进行时序训练,并在最后引入CTC损失函数来实现端对
CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network,卷积循环神经网络)是一种在OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)领域广泛使用的深度学习模型,特别适用于文本序列的识别,如手写体识别、场景文本识别等。CRNN结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优点,能够有效地处理图像中的序列数据。在信息爆炸的时代,...
CRNN是识别文本的网络,所以我们首先需要构建数据集,使用26个小写字母以及0到9十个数字,一共有36个字符,从这36个字符中随机选择4到9个字符(这里要说明一下,网上很多关于crnn的训练集中每张图片中的字符个数是一样的,这就具有很大的局限性。所以本文使用4到9随机选择字符个数构建图片。) ...
1、CRNN CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别。CRNN不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。CRNN是最经典的文字识别模型。CRNN网络结构包含三部分,如图15所示,从下到上依次为:卷积层,使用CNN,作...
CRNN车牌识别训练集与基础详解 引言 随着智能交通系统的快速发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场管理、车辆监控等领域不可或缺的一部分。作为深度学习在图像识别领域的重要应用,CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network,卷积循环神经网络)因其卓越的性能,在车牌识别中占据了重要地位。本文将详细介绍CRNN车牌识别...
文本识别网络CRNN是用于端到端文本序列识别的模型，不需先对单个文字切割，而是将问题转化为时序依赖的序列学习。CRNN包含三部分：CNN、Map-to-Sequence和RNN。CNN提取特征，Map-to-Sequence将特征转化为序列输入RNN，RNN使用LSTM结构。LSTM在基于图像的序列中捕捉长距离依赖，通过两层各256单元的双向LSTM...