所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程,对齐只是寻找结果的一个手段,而CTC只在乎是结果,CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。至少CTC在训练时不是对齐,但CTC在解码时,特别是搜索解码时,参与解码的部分合法路径可能是“比较整齐的界限分明的多对一对齐”。 CTC代码实现方式: 这里用的keras...
所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程,对齐只是寻找结果的一个手段,而CTC只在乎是结果,CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。至少CTC在训练时不是对齐,但CTC在解码时,特别是搜索解码时,参与解码的部分合法路径可能是“比较整齐的界限分明的多对一对齐”。 CTC代码实现方式: 这里用的keras...
本文主要介绍第一种框架CRNN+CTC,对应TensorFlow1.15实现代码如下。本文介绍的CRNN网络结构都基于此代码。另外该代码已经支持不定长英文识别。 需要说明该代码非常简单,只用于原理介绍,也无法识别中文。 CRNN基本网络结构 图4 CRNN网络结构(此图按照本文给出的github实现代码画的) 整个CRNN网络可以分为三个部分: 假设...
CRNN的整体流程如下图所示,图片依次经过CNN卷积层,RNN循环层,最后经解码翻译处理得到最后的识别文本。 对于CRNN文字识别网络的理解主要在于三方面:网络结构,CTC损失函数,数据预处理。CRNN参考代码地址:https://github.com/bgshih/crnn, https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 1. 网络结构 CRNN的网络结构比较...
二:CRNN+CTC结构 CRNN(卷积循环神经网络),顾名思义就是CNN+RNN的组合,论文中也提到,模型既有CNN强大的提取特征的能力,又有与RNN相同的性质,能够产生一系列序列化标签。 整个CRNN分为了三个部分: ①:卷积层:提取特征(代码输入322561) ②:循环层:使用深层双向RNN,预测从卷积层获取的特征序列的标签(真实值)分...
CTC代码实现方式: 这里用的keras,keras中ctc_batch_cost函数可以实现CTC: 这里输入:args = (y_true, y_pred, pred_length, label_length) y_true, y_pred分别是预测的标签和真实的标签 shape分别是(batch_size,max_label_length)和(batch_size, time_steps, num_categories) ...
loss = ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 实战 代码解析 作者的github网址为https://github.com/meijieru/crnn.pytorch ...
代码地址(pytorch): [https://github.com/opconty/pytorch_ctpn(https://github.com/opconty/pytorch_ctpn) 3.代码地址(pytorch+tensorflow+keras):https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR] 一、 原理解释 1. CTPN(Connectionist Text Proposal Network]) ...
CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC) CNN+Seq2Seq+Attention 本文主要介绍第一种框架CRNN+CTC,对应TensorFlow 1.15实现代码如下。本文介绍的CRNN网络结构都基于此代码。另外该代码已经支持不定长英文识别。bai-shang/crnn_ctc_ocr_tfgithub.com 需要说明该代码非常简单,只用于原理介绍,不保证泛化性等工程问题,也请勿提问。
3. EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文字方向检测-vgg分类 基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23% 模型地址BaiduCloud 文字区域检测CTPN 关于ctpn网络,网上有很多对其进行介绍讲解的,算法是2016年提...