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是一种Loss计算方法,用CTC代替Softmax Loss,训练样本无需对齐。CTC特点: 引入blank字符,解决有些位置没有字符的问题 通过递推,快速计算梯度 看到这里你也应该大致了解MFCC+CTC在语音识别中的应用了(图17来源)。 图17 MFCC+CTC在语音识别中的应用 CRNN+CTC总结 这篇文章的核心,就是将CNN/LSTM/CTC三种方法结...
看CTC的训练过程,CTC在这个阶段其实不关心对齐,这一点从ctc_loss的表达式可看出 CTC在训练时更多的考虑是将可能映射(去重、去空)出的标签包含的路径的概率之和来最大化(CTC假设每个时间片的输出是相互独立的,则路径的后验概率是每个时间片概率的累积),那么在输出时根据给定输入搜索概率最大的路径时就更可能搜索出...
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。 这两种模型的有相同的编码部分,首先采用卷积将图片转为特征图, 然后使用im2sequence op将特征图转为序列,通过双向GRU...
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 ...
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 ...
CRNN，这位结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习“大师”，擅长于处理OCR任务中的序列识别。它如同一位细心的画家，先用CNN捕捉图像的精髓，再用RNN勾勒出特征的轮廓，最后通过连接时序分类（CTC）层，将这幅画作完美呈现。在处理不规则排列的文字时，CRNN展现出了卓越的才华。而Attention OCR...
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.py脚本则用于执行推理任务,对输入图像进行文字识别。 三、CRNN详解 3.1 CRNN结构 CRNN(Convolution...
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_...
一文读懂CRNN+CTC文字识别 文字识别也是图像领域一个常见问题。然而,对于自然场景图像,首先要定位图像中的文字位置,然后才能进行识别。 所以一般来说,从自然场景图片中进行文字识别,需要包括2个步骤: 文字检测:解决的问题是哪里有文字,文字的范围有多少 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...