在楚识OCR技术中,CTC被用于对RNN的输出进行解码,从而得到最终的文本序列。CTC损失函数的引入不仅简化了识别流程,还提高了模型的鲁棒性和泛化能力。 二、技术优势 2.1 高效准确 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...
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...
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 机制解决这个问题。 blank 机制原理:以“-”符号代表 blank,RNN 输出序列时,在文本标签中的重复的...
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,要将所有的路径相加才是输出的条件概率 但是对于一个输出,路径会非常的...
CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC) CNN+Seq2Seq+Attention 其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式,具体算法原理比较复杂,就不做详细的探讨。其中CTC可参考这篇博文,关于Attention机制的介绍,可以参考我的另一篇博文。 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,在2015年被提出,是一种卷积循环神经网络结构,用于解决...
(x) x = self.conv4_x(x) x = self.flatten(x) x = self.fc1(x) x = self.fc1_activation(x) return x final_feature_width = 26 num_class = 37 epochs = 10 net = CNNCTC(num_class, final_feature_width) input = ops.ones((1, 3, 32, 100)) output = net(input) print(output...
在和其他多个技术点结合后,讯飞DFCNN的语音识别框架在内部数千小时的中文语音短信听写任务上,获得了相比目前业界最好的语音识别框架——双向RNN-CTC系统15%的性能提升,同时结合讯飞的HPC平台和多GPU并行加速技术,训练速度也优于传统的双向LSTM CTC系统。DFCNN的提出开辟了语音识别新的一片天地,后续基于DFCNN框架,我们还...
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...
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...
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 ...