采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络，将特征提取，序列建模以及转录整合到统一的模型...
2、预测函数:给定训练好的模型和测试序列 X ,输出概率最大的 Y 序列合并机制 图例 文本识别图 RNN 进行时序分类时,不可避免出现冗余信息,如图 所示,5 个时间步分别被识别为 [a,a,a,b,b],然后将重复的字符合并为 “ab”,但是对于如 book 等字符,合并字符后变成了 bok ,显然不行,所以 CTC 使用 blank ...
对于一对输入输出(X,Y)来说,CTC的目标是将下式概率最大化 解释一下,对于RNN+CTC模型来说,RNN输出的就是概率 ,t表示的是RNN里面的时间的概念。乘法表示一条路径的所有字符概率相乘,加法表示多条路径。因为上面说过CTC对齐输入输出是多对一的,例如 与 对应的都是“hello”,这就是输出的其中两条路径,要将所有...
目前研究主要集中在文字检测和文字识别两个任务,本文只介绍文字识别任务中的一种模型,即 CRNN+CTC Loss 方案;另外一种方案是基于 Attention 机制。主要区别在于(后续重点介绍 CTC): [2]:两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征...
把CNN提取到的特征图按列切分(MaptoSequence)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。 示例: 现在需要从 CNN 模型产生的特征图中提取特征向量序列,每一个特征向量(如上图中的一个红色框)在特征图上按列从左到右生成,每...
它如同一位细心的画家，先用CNN捕捉图像的精髓，再用RNN勾勒出特征的轮廓，最后通过连接时序分类（CTC）...
将机器学习模型部署为REST API FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享 重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了? 前海征信大数据算法:风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图...
目前研究主要集中在文字检测和文字识别两个任务,本文只介绍文字识别任务中的一种模型,即CRNN+CTC Loss方案;另外一种方案是基于Attention机制。主要区别在于(后续重点介绍 CTC): [2]:两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征学习阶段...
本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了。 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练...
针对蒙古语语音识别模型训练时语料资源匮乏,导致的低资源语料无法满足深度网络模型充分训练的问题.该文基于迁移学习提出了层迁移方法,针对层迁移设计了多种迁移策略构建基于CNN-CTC(卷积神经网络和连接时序分类器)的蒙古语层迁移语音识别模型,并对不同的迁移策略进行探究,从而得到最优模型.在10000句英语语料数据集和5000...