CRNN-CTC模型由卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和连接时序分类(CTC)三部分组成。CNN用于提取图像特征,RNN用于处理序列信息,CTC则用于实现序列到标签的映射。通过这三部分的结合,CRNN-CTC模型能够有效地识别出图像中的文字序列。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...
训练CRNN识别模型 crnn 训练 建议看原文, ctc可以看作一种对字符识别过程中,一整句话的自动切分。 CTC是看似和HMM有些联系,然后也采用DP来进行求解,将CTC结构图中<RNN输出,CTC层>单独拿出来,得到如下形式: 上图如CTC结构图, 最开始只能以(-)或者标签序列中第一个字符开始,即这里的t=1时,是{(-),(C)};...
预训练模型,是在 ImageNet 这样的大数据集上训练的,可以达到更快的收敛和更好的精度; PACT量化,略过 LSTM 层; 1.2 CRNN-CTC模型概述 CRNN-CTC 使用CTC model识别图片中单行英文字符,用于端到端的文本行图片识别方法。 识别图片中单行英文字符,可以使用CTC model和attention model两种不同的模型来完成该任务。 ...
CTC通过动态规划的方式,对模型输出的序列进行解码,从而得到最终的识别结果。 2.3 LSTM+CTC应用实例 以TensorFlow LSTM CTC OCR项目为例,该项目通过构建CNN-LSTM-CTC模型,实现了对图像中文字的识别。具体步骤包括数据准备、模型构建、训练与评估等。通过运行项目中的train.py脚本,可以开始模型的训练过程;而run_inference...
该网络模型的具体细节看上面几篇文章就可以了,我这里记录下我的一些理解,重点是 CTC 损失函数。 目录: CRNN 介绍 CNN Map-to-Sequence RNN CTC loss 序列合并机制 训练阶段 测试阶段 1、CRNN 介绍 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个...
该网络模型的具体细节看上面几篇文章就可以了,我这里记录下我的一些理解,重点是 CTC 损失函数。 目录: CRNN 介绍 CNN Map-to-Sequence RNN CTC loss 序列合并机制 训练阶段 测试阶段 1、CRNN 介绍 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个...
本范例我们使用经典的 CRNN+ CTC Loss 的OCR模型来识别验证码。 我们通过导入一个叫 captcha 的库来生成验证码。 我们生成验证码的字符由数字和大写字母组成。 项目参考:https://github.com/ypwhs/captcha_break notebook源码: https://github.com/lyhue1991/torchkeras/tree/master/examplesgithub.com/...
CTC层的输出是一个概率分布,表示每个时间步上对应字符的概率。通过解码算法(如贪心搜索、束搜索等),可以从这个概率分布中恢复出最终的文本序列。 CRNN的优势 端到端训练:CRNN可以直接从原始图像输入到字符序列输出进行端到端的训练,无需复杂的预处理步骤。
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_...
本范例我们使用经典的 CRNN+ CTC Loss 的OCR模型来识别验证码。 我们通过导入一个叫 captcha 的库来生成验证码。 我们生成验证码的字符由数字和大写字母组成。 项目参考:https://github.com/ypwhs/captcha_break 代码语言:javascript 复制 #!pip install captcha torchkeras 代码语言:javascript 复制 import torch...