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...
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。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...
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...
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...
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...
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...
手写文本识别(CNN + LSTM + CTC)需要RNN解释 手写文本识别是一种将手写文字转化为可识别的文本的技术。它通常使用卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆网络(LSTM)和连接时序分类(CTC)的方法来实现。 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像处理任务。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,能够...
CTC(连接时序分类)作为一种特殊的损失函数,通过引入一个“空白”标签(blank)和动态规划算法,解决了序列预测中的对齐问题。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。
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...
它如同一位细心的画家，先用CNN捕捉图像的精髓，再用RNN勾勒出特征的轮廓，最后通过连接时序分类（CTC）...