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...
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...
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_...
CTC model: 训练过程选用的损失函数为CTC(Connectionist Temporal Classification) loss, 预测阶段采用的是贪婪策略和CTC解码策略。 Attention model: 训练过程选用的是带注意力机制的解码策略和交叉信息熵损失函数,预测阶段采用的是柱搜索策略。 二、CRNN-CTC模型策略详解 ...
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 ...
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...
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...