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...
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...
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...
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...
(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...
基于CNN识别环境声音,语音辨识的模型语音识别模型主要分为两种,一种是基于seq2seq的,一种是基于HMM的。seq2seq的模型主要有LAS,CTC,RNN-T,NeuralTransducer,MoChA。Listen(encoder),Attend,andSpell(decoder)(LAS)Listen的输入就是一串acousticfeatures(声学特
CNN和FCN进行医学影像分割的区别,CTCloss依据RNN网络的性质,每个时刻输出一个字符,RNN的最终输出是字符序列S,需要后处理才能得到标签T。在实际应用中,例如文字识别过程中,S和T的长度是变化的,且不是等长的,那么就需要一种算法来完成对齐操作。CTC算法能够自动地完成
原文链接:OCR算法-CNN+BLSTM+CTC架构 由于作者使用了Boost1.57-Vc14,而1.57的VC14版本作者没有给出下载链接,因此需要自行编译,建议换掉作者的第三方库,使用其他的库,比如:这篇文章:VS编译Caffe非常简单。网盘:3rdlibVC14。 有少量的改动,如有疑问,请移步原文,直接到作者GitHub界面...链接:https://github.com/...
CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 https网络安全打包 长话短说,开门见山,验证码是网络安全的一个重要组成部分,提高了暴力尝试破解的成本,而验证码识别是其反面,本文将带领大家看看如何使用深度学习进行验证码的识别,各厂可以通过本文来认识图形验证码的弱点和不可靠性。 FB客服 2019/05/09 9910 实战:CNN+BL...
CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer1. 前言本项目适用于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,...