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),...
CTC一般连接在RNN网络的最后一层用于序列学习和训练。对于一段长度为T的序列来说,每个样本点t(t远大于T)在RNN网络的最后一层都会输出一个softmax向量,表示该样本点的预测概率,所有样本点的这些概率传输给CTC模型后,输出最可能的标签,再经过去除空格(blank)和去重操作,就可以得到最终的序列标签。 四、CTC原理介绍 ...
在Tensorflow中官方实现了CTC接口: tf.nn.ctc_loss(labels,inputs,sequence_length,preprocess_collapse_repeated=False,ctc_merge_repeated=True,ignore_longer_outputs_than_inputs=False,time_major=True) 在Pytorch中需要使用针对框架编译的warp-ctc:https://github.com/SeanNaren/warp-ctc 2020.4更新,目前Pytorch已...
LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络),通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元,有效解决了传统RNN在长序列数据上的梯度消失或梯度爆炸问题。 2.2 CTC原理 CTC(Connectionist Temporal Classification,联接时间分类器)主要用于解决输入特征与输出标签之间...
双向LSTM原理 CTC Loss原理 一、文本识别背景 文本识别是OCR的一个子任务,主要是识别一个固定区域(一般为文本检测后的结果)的文本内容,将图像信息转换为文字信息。 一般分为规则文本识别和不规则文本识别。 规则文本识别如:印刷字体、扫描文本等。 不规则文本识别一般出现在自然场景中,出现文本弯曲、形变、遮挡、模型...
1.获取CTCLoss()对象 ctc_loss = nn.CTCLoss(blank=len(CHARS)-1, reduction=‘mean’) 其中: blank:空白标签所在的label值,默认为0,需要根据实际的标签定义进行设定; reduction:处理output losses的方式,string类型,可选’none’ 、‘mean’ 及‘sum’,'none’表示对output losses不做任何处理,‘mean’ 则...
一、 原理解释 1. CTPN(Connectionist Text Proposal Network]) (一)网络提出的出发点 这个网络的出发点可以从一下几个方面来介绍下。 文本检测与一般目标检测是区别的,文本检测本身是具有序列性质的。例如一些文本是有多个字以及字符构成,而不仅仅是一个个字符目标。所以我们认为这即是难点也是优势,难点在于我们需...
CTC(Connectionist Temporal Classification)是在2006年的论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks中提出,引入了空白符号,解决了损失计算时,文字标注和网络输出之间的对齐问题。其原理比较复杂,需要专研下,参考:CTC原理理解(转载) ...
CRNN算法原理 CRNN算法全称为Convolutional Recurrent Neural Network,由卷积层(CNN)、循环层(RNN)和转录层(CTC)三部分组成,是一种专为不定长文本序列识别设计的端到端模型。 1. 卷积层(CNN) 卷积层是CRNN模型的第一部分,主要负责从输入图像中提取有效特征。这一层通常采用深度CNN结构,如AlexNet、ResNet或MobileNet...