这个项目就是用denseNet+CTC的没有RNN，效果还可以吧，但是我觉得泛化还没有加了RNN的好YCG09/chinese_...
CTC alignment为我们提供了一个很自然的方法,可以将每个时间步长的概率转换为输出序列的概率。下图展示了大致的整个流程。 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...
CRNN共由三部分组成,包括卷积层(CNN)、循环层(RNN)、CTC loss层。结构图如下: 其中卷积层用CNN提取特征,循环层使用双向RNN(BLSTM)对特征序列进行预测,对序列中的每个特征向量进行学习,并输出预测标签(真实值)分布,CTC转录层则是使用 CTC 损失,把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。 1、卷积层 ...
CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 传统监督学习算法面临的问题: 假设输入序列为x=[x1,x2,x3,…,xt],对应的输出序列y=[y1,y2,y3,…,yt] x和y的长度是可...
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...
语音识别是另一个重要的领域,RNN在语音识别中主要用于序列建模,它能够利用前面的音频片段预测当前的音频片段。这种方法被称为CTC(Connectionist Temporal Classification),它可以将输入的声音信号转换为相应的文字。 4.3 时间序列预测 时间序列预测是一种预测未来数据的方法,它在金融领域、气象学和交通管理等领域中得到广泛...
1. CRNN概述 CRNN是CNN和RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)的结合体,特别适用于处理图像中的序列数据。在文字识别中,CRNN将图像中的文本视为时序依赖的序列,通过CNN提取图像特征,然后利用RNN进行序列建模,最终通过CTC(Connectionist Temporal Classification)层输出识别结果。 2. CRNN的结构与原理 卷积层:负...
CTC在手写文本识别中怎样应用? CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 手写汉字脱机识别的困难 手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它们的识别对象都是二维的方块汉字,工作原理相同,系统构成也基本相似,但手写汉字脱机识别问题更多,困难更大。...手写汉字脱机识别为什么那么困难呢?我们认...
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像分类 VGG16迁移学习,实现医学图像识别分类工程项目 ...
楚识OCR技术结合了CNN强大的特征提取能力和RNN有效的序列建模方法,以及CTC损失函数在序列对齐方面的优势,实现了对印刷体文本行的高效准确识别。无论是清晰还是模糊的文本图像,无论是标准还是非标准的字体和排版方式,楚识OCR都能提供稳定可靠的识别结果。 2.2 端到端训练 ...