论文解析——CRNN算法 bug404 女程序猿,计算机视觉方向。半个摄影师,正在努力成为一个摄影师2 人赞同了该文章 论文paper地址:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 本文的主要目的是识别图片中的序列文字的识别。CRNN的主要贡献...
论文是先在一个包含800万训练图片的数据集上进行训练,然后在其他常用的数据集的测试集进行测试,并对比其他算法的结果。 训练集采用的是 Jaderberg 公开的一个合成数据集 Synth论文:Synthetic data and artifificial neural networks for natural scene text recognition)。 采用的四个常用的基准场景文本识别数据集分别是...
CRNN卷积层由标准的CNN模型中的卷积层和最大池化层组成,自动提取出输入图像的特征序列。 与普通CNN网络不同的是,CRNN在训练之前,先把输入图像缩放到相同高度(图像宽度维持原样),论文中使用的高度值是32。 提取的特征序列中的向量是从特征图上从左到右按照顺序生成的,每个特征向量表示了图像上一定宽度上的特征,论...
论文地址:chrome-extension://ikhdkkncnoglghljlkmcimlnlhkeamad/pdf-viewer/web/viewer.html?file=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1507.05717v1.pdf 01 网络结构 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网络结构如下图: 网络结构包含三部分,从下到上...
在CRNN的底部,卷积层自动从每个输入图像中提取特征序列。在卷积网络之上,构建了一个循环网络,用于对卷积层输出的特征序列的每一帧进行预测。采用CRNN顶部的转录层将循环层的每帧预测转化为标签序列。虽然CRNN由不同类型的网络架构(如CNN和RNN)组成,但可以通过一个损失函数进行联合训练。
CRNN用于序列识别的网络模型,例如:英文单词,乐谱符号等.论文原题:An End-to-End Trainable Neural Network forImage-base...
端到端文本识别CRNN论文解读 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网络结构: 网络结构包含三部分,从下到上依次为: 1. 卷积层,作用是从输入图像中提取特征序列; 2. 循环层,作用是预测从卷积层获取的特征序列的标签(真实值)分布;...
在CRNN的底部,卷积层自动从每个输入图像中提取特征序列。在卷积网络之上,构建了一个循环网络,用于对卷积层输出的特征序列的每一帧进行预测。采用CRNN顶部的转录层将循环层的每帧预测转化为标签序列。虽然CRNN由不同类型的网络架构(如CNN和RNN)组成,但可以通过一个损失函数进行联合训练。
. 特征序列提取 在CRNN模型中,通过采用标准CNN模型(去除全连接层)中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件.这样的组件用于从输入图像中提取序列特征表示.在进入网络之前,所有的图像需要缩放到相同的高度.然后从卷积层组件产生的特征图中提取特征向量序列,这些特征向量序列作为循环层的输入.具体地,特征序列的每一个...
(1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的unweighted accuracy (UA),WA就是平时说的准确率,而UA是求各类的准确率然后做平均 。比st...