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,加法表示多条路径。
回顾上文着重点讲到了在OCR任务中采用的 CNN+RNN 的网络结构,即深度 CNN 进行图像的局部特征提取与卷积部分的特征序列。 本文接上文所描述,继续分享CTC文本识别的原理以及常规公式。 CTC 原理介绍 对于输入 X 和 输出标签 Y 长度都不一致且变换的情况,CTC 提供解决方案为:对于一个给定的输入序列 X ,CTC 给出...
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...
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 ...
2.2 CRNN 训练问题 对于LSTM,正常使用多分类的交叉熵进行训练,完成参数更新,则每一时间步的输出对应一个字符,也就意味着训练时候每张样本图片都需要标记出每个字符在图片中的位置。但是实际上是不可能实现的,所以 CTC 提出一种对不需要对齐的 Loss 计算方法,用于训练网络,被广泛应用于文本行识别和语音识别中。 下文...
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...
2 3 tensorflow_gpu==1.15.0 numpy opencv_python github: https://github.com/bai-shang/crnn_ctc_ocr_tf 下载数据集: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/text/mjsynth.tar.gz 要10G 然后解压缩,估计完整解压完需要1天 1 2 3 4 find./mnt/|xargsls-d |grepjpg > image_list_all.txt ...
DFCNN与传统语音识别中的CNN做法不同,它借鉴了图像识别中效果最好的网络配置,每个卷积层使用3x3的小卷积核,并在多个卷积层之后再加上池化层,这样大大增强了CNN的表达能力,与此同时,通过累积非常多的这种卷积池化层对,DFCNN可以看到非常长的历史和未来信息,这就保证了DFCNN可以出色地表达语音的长时相关性,相比RNN...
阿里云为您提供专业及时的RNN cnn的相关问题及解决方案,解决您最关心的RNN cnn内容,并提供7x24小时售后支持,点击官网了解更多内容。
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 ...