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...
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。 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...
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的网络结构比较简单,包括VGG11和RNN两部分。采用VGG11进行特征提取,随后采用双层的BiLSTM提取序列信息,其网络结构如图所...
思路一:找一个带有车辆、车牌标注的数据集,使用yolov5训练-->使用crnn+ctc网络训练车牌识别-->推理时将检测与识别组合在一起,以达到预期的功能。 可行性:没有找到合适的数据集,因此只能换一个思路了。 思路二:将车辆检测、车牌检测的训练分开,分别收集数据集,使用yolov5训练-->使用crnn+ctc网络训练车牌识别--...
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 ...
训练集:在建立数据集的时候,因为ctc_loss中有个sequence_length,所以,为了增加数据分布一致性和ctc的效率,最好先对图片对应的文字进行长度排序,比如前面100个样本的label都是小于5的字符串;后面100个都是小于10的字符串;后面100个都是小于15的字符串,等等。
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。