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...
这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”,其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的,值得好好读一下。 一:OCR识别流程 通常我们做文本识别主要做上图中的三件事,检测的方法比较多,这里说一下识别,之前我们传统的识别过程是将检测到的数字划分为单字符(投影法等),然后扔到CNN里去...
在实际应用中,CRNN-CTC模型可以应用于各种场景文字识别任务,如车牌识别、广告牌文字识别、文档识别等。这些任务都需要从图像中提取出文字序列,并对其进行识别和分类。CRNN-CTC模型在这些任务中表现出了很好的性能,能够有效地识别出各种字体、大小写、连笔等不同形式的文字。为了训练CRNN-CTC模型,我们需要准备标注的数...
一、LSTM+CTCLSTM+CTC是一种基于深度学习的文字识别方法。LSTM(长短时记忆)是一种特殊的RNN(循环神经网络),能够学习序列数据的长期依赖关系。CTC(Connectionist Temporal Classification)是一种损失函数,用于训练序列到序列的模型。在LSTM+CTC模型中,输入是一系列特征图,输出是文本序列。模型通过训练,使得对于任意输入图...
当然,语音识别也早就做好了,文字识别在这里所做的一切都是为了吧图像特征与语音特征近似化,其他的工作都交给语音识别算法了。 二.CTC 详细的CTC推导过程网上已经有很多,说一下我的理解就是。由于输出的T=W/4是一个不定长的结果,而我们需要做的就是将该序列结果翻译成最终的识别结果。但是LSTM进行时序分类时的...
此时如果简单将相同的字符合并,结果是ab。这里看起来结果与标签一致,但是如果我们想要识别的字体是hello,假设RNN输出的特征向量映射为hheeelllo,那么简单合并相同字符会使我们的结果变成helo。为了解决这个问题CTC使用了blank机制。 6.1 基于blank的序列合并机制
文字识别:对定位好的文字区域进行识别,主要解决的问题是每个文字是什么,将图像中的文字区域进转化为字符信息。 1、CTPN原理——文字检测 1.1、简介 CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检测算法。CTPN结合CNN与LSTM深度网络,能有效的检测出...
现在端到端的识别主要有两种比较流行的方式,以银行卡OCR识别为例: 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...
简介:【项目实践】中英文文字检测与识别项目(CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解)(二) 2、CRNN网络 现今基于深度学习的端到端OCR技术有两大主流技术:CRNN OCR和attention OCR。其实这两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征学习阶段都...
文字识别网络学习—CRNN+CTC OCR(Optical Character Recognition)任务主要是识别出图片中的文字,目前深度学习的方法采用两步来解决这个问题,一是文字检测网络定位文字位置,二是文字识别网络识别出文字。 关于OCR的综述参考:http://xiaofengshi.com/2019/01/05/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0-OCR_...