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...
CRNN+CTC,CNN+Seq2Seq+Attention是比较流行的方式,CRNN用的会更广泛些,因为Attention机制限制会比较大些,而这两者最主要的区别也就在这,两者都抛弃了softmax,而CRNN用了CTC来最后文本对齐,而CNN用了Attention机制,这也是端到端的难点所在:如何处理不定长序列对齐问题 二:CRNN+CTC结构 CRNN(卷积循环神经网络),...
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...
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 ...
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。
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]) ...
pytorch中的ctc损失函数:CTCLoss — PyTorch 2.0 documentation5.5. 网络的训练下面我们来crnn+ctc网络的训练,训练过程和普通的cnn网络没有多大的区别。唯一需要注意的是ctc损失函数的构建,这里我建议读者在进行这部分代码阅读前一定要仔细阅读pytorch官方文档的ctc损失函数部分。下面是训练的核心代码:python import ...