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...
5. 自定义训练步骤(CTC) @tf.function def ctc_loss_fn(y_true, y_pred, input_len, label_len): return tf.reduce_mean(tf.keras.backend.ctc_batch_cost(y_true, y_pred, input_len, label_len)) model = build_model() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() @tf.function def train_step(i...
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 ...
框架简单,模型可以足够小。 根据第一点,论文的主体框架为CNN+BiLSTM+CTC, 整体架构详情见下图: CRNN强大的地方就是它只是一个框架,其中的feature extraction和sequence modeling部分都是可以替换成不同的模型的,比如feature extraction部分,可以换成任意的抽取图像特征的模型,想要追求性能就换成小模型,想要追求效果就换...
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] ...
3.模型训练 batch_size = 64 dataset_train = MindDataset('./cnnctc_dataset/STMJ_train_dataset.mindrecord') dataset_train = dataset_train.batch(batch_size, drop_remainder=True) dataset_train = dataset_train.map(lambda x: x.squeeze(), input_columns='img') dataset_train = dataset_train.map...
最后,从输出端来看,DFCNN还可以和近期很热的序列短时分类(CTC)方案完美结合以实现整个模型的端到端训练,且其包含的池化层等特殊结构可以使得以上端到端训练变得更加稳定。 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-...
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...
如何优化CNN+BLSTM+CTC模型的训练速度? 这个项目很偏实战,有非常多的细节值得学习。我主要关注作者的项目部署过程。 项目地址 简书项目介绍 在简书的项目介绍中,作者介绍了CUDA和cuDNN版本的问题,目前我都是通过conda安装Tensorflow-GPU版本,没有出现什么问题,但是还是在这里列一下,以防万一。 本文参与 腾讯云自媒体同...