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...
LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络),通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元,有效解决了传统RNN在长序列数据上的梯度消失或梯度爆炸问题。 2.2 CTC原理 CTC(Connectionist Temporal Classification,联接时间分类器)主要用于解决输入特征与输出标签之间...
load_ckpt('ctc_crnn.pt') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model.fit( train_data = dl_train, val_data= dl_val, ckpt_path='ctc_crnn.pt', epochs=30, patience=10, monitor="val_acc", mode="max", plot = True, wandb = False, callbacks=[visdis], quiet = ...
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...
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:github.com/ypwhs/captch notebook源码: https://github.com/lyhue1991/torchkeras/tree/master/examplesgithub.com/lyhue1991/torch...
CTC 原理。 CTC 是一种用于训练序列预测模型的损失函数和算法,它解决了传统分类方法在处理序列数据时对齐困难的问题。 问题背景:在序列预测任务中,例如手写文字识别,输入的图像和输出的字符序列之间没有明确的对齐标记,传统的分类方法难以直接处理这种情况。 核心思想: 引入空白标签:CTC 在字符集中引入一个特殊的空白...
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_...
1、LSTM+CTC 方法 (1)什么是LSTM 为了实现对不定长文字的识别,就需要有一种能力更强的模型,该模型具有一定的记忆能力,能够按时序依次处理任意长度的信息,这种模型就是“循环神经网络”(Recurrent Neural Networks,简称RNN)。 LSTM(Long Short Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊结构的RNN(循环神经网络),用于...
DeepLearing—CV系列(二十四)——Pytorch实现OCR识别图片转文字(2)——CRNN+CTC_Loss理论,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。