假设之前已经文字检测算法已经定位图中的“subway”区域(红框),接下来就是文字识别。 图2 文字检测定位文字图像区域 基于RNN文字识别算法主要有两个框架: 图3 基于RNN文字识别2种基本算法框架 CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC) CNN+Seq2Seq+Attention 本文主要介绍第一种框架CRNN+CTC,对应TensorFlow1.15实现代码如下。本文介...
CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)是一种深度学习模型,专门用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,其核心思想是利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,然后使用循环神经网络(RNN)进行序列预测。CRNN模型结构包含三部分,从下到上依次为:CNN(卷积层)、RNN(循环层)和CTC(Connectionist Temporal Classification)层...
CRNN是一种卷积循环神经网络结构,用于解决基于图像的序列识别问题,特别是场景文字识别问题。CRNN网络实现了不定长验证结合CNN和RNN网络结构,使用双向LSTM循环网络进行时序训练,并在最后引入CTC损失函数来实现端对端的不定长序列识别, 一、CRNN介绍: 近几年来,CRNN在计算机视觉文本识别领域取得不错成果。CRNN是一种卷...
在数字化时代,文字识别(OCR, Optical Character Recognition)技术已成为连接物理世界与数字世界的桥梁。无论是扫描文档、识别路标还是处理图像中的文本信息,OCR技术都扮演着至关重要的角色。而CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network),作为OCR领域的一颗璀璨明星,以其独特的架构和卓越的性能,正引领着文字识别技术的革...
CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network,卷积循环神经网络)是一种在OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)领域广泛使用的深度学习模型,特别适用于文本序列的识别,如手写体识别、场景文本识别等。CRNN结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优点,能够有效地处理图像中的序列数据。在信息爆炸的时代,...
文本识别算法-CRNN 模型包括三个部分,分别称作卷积层、循环层以及转录层。 CRNN网络结构 卷积层由CNN构成,它的作用是从输入的图像中提取特征。提取的特征图将会输入到接下来的循环层中,循环层由RNN构成,它将输出对特征序列每一帧的预测。最后转录层将得到的预测概率分布转换成标记序列,得到最终的识别结果,它实际上...
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CRNN 本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型,可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式,不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC,它们分别的作用是,使用深度CNN,对输入图像提取特征,得到特征图。使用双向RNN(BLSTM)对特征序列进行预测,对序列中的...
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,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。 整个CRNN网络结构包含三部分,从下到上依次为: 1.CNN(卷积层):使用深度CNN,对输入图像提取特征,得到特征图; ...
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...