CNN是一种深度学习算法,具有强大的特征提取能力。通过对验证码图像进行卷积、池化等操作,我们可以提取出图像中的关键信息,如字符的形状、大小、颜色等。这些信息对于后续的识别过程至关重要。 BLSTM则是一种适用于序列数据的深度学习算法。它通过对序列数据进行双向建模,可以捕捉到序列中的上下文信息,从而提高识别的准确...
如果使用自动划分机制,那么TestSetNum测试集总数参数必须大于等于TestBatchSize测试集每次读取的批次大小。 神经网络这块可以讲一讲,默认提供的组合是CNN5(CNN5层模型)+BLSTM(Bidirectional LSTM)+CTC,亲测收敛最快,但是训练集过小,实际图片变化很大特征很多的情况下容易发生过拟合。DenseNet可以碰运气在样本量很小的情况...
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/...
一种基于多特征融合CNNBLSTM的人体复杂行为识别方法包括如下步骤:通过滑动窗口对连续的传感器数据进行分割,对分割后的传感器数据提取特征,并通过特征选择算法,对这一系列人工提取特征进行筛选,保留优势特征;将分割后的行为数据输入深度学习模型进行训练,首先通过卷积神经网络进行一维卷积池化处理,再通过双向长短期记忆神经网络...
该文提出一种基于CNN-BLSTM-CRF的神经网络模型。首先利用卷积神经网络(CNN)训练出单词的具有形态特征的字符级向量,并从大规模背景语料训练中得到具有语义特征信息的词向量,然后将二者进行组合作为输入,再构建适合生物医学命名实体识别的BLSTM-CRF深层神经网络模型。实验结果表明,不依赖任何人工特征,该文方法在Biocreative ...
计算机工程与应用 Computer Engineering and Applications ISSN 1002-8331,CN 11-2127/TP 《计算机工程与应用》网络首发论文 题目: 基于 BLSTM-CNN-CRF 模型的槽填充与意图识别 作者: 华冰涛,袁志祥,肖维民,郑啸 网络首发日期: 2018-06-22 引用格式: 华冰涛,袁志祥,肖维民,郑啸.基于 BLSTM-CNN-CRF 模型的槽填充...
神经网络这块可以讲一讲,默认提供的组合是CNN5(CNN5层模型)+BLSTM(Bidirectional LSTM)+CTC,亲测收敛最快,但是训练集过小,实际图片变化很大特征很多的情况下容易发生过拟合。DenseNet可以碰运气在样本量很小的情况下很好的训练出高精度的模型,为什么是碰运气呢,因为收敛快不快随机的初始权重很重要,运气好前500步可能...
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...
笔者选用的时下最为流行的CNN+BLSTM+CTC进行端到端的不定长验证码识别,代码中预留了DenseNet+BLSTM+CTC的选项,可以在配置中直接选用。首先,介绍个大概吧。 H16/H64指的是Bi-LSTM的隐藏神经元个数num_units,这里注意,你没有看错,也没有写反,LSTM有时序依赖,tf.contrib.rnn.LSTMCell的实现没能很充分的利用GPU...
2.4 BLSTM-CNNs_CRF 图3: 模型的主要架构图 每个单词的字符表示由图1中的CNN计算。然后,将字符表示向量与单词嵌入连接起来,然后放入双向LSTM网络。 虚线箭头指示在双向LSTM的输入和输出矢量上应用的Dropout层。 四、模型训练 因为包含CNN的部分,GPU自然是要的,这里使用了GeForce GTX TITAN X GPU,POS tagging用了...