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),...
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...
在Tensorflow中官方实现了CTC接口: tf.nn.ctc_loss(labels,inputs,sequence_length,preprocess_collapse_repeated=False,ctc_merge_repeated=True,ignore_longer_outputs_than_inputs=False,time_major=True) 在Pytorch中需要使用针对框架编译的warp-ctc:https://github.com/SeanNaren/warp-ctc 2020.4更新,目前Pytorch已...
这里主要是先入个门,所以主要是研究最经典的文本识别算法(地位相当于Faster R-CNN):CRNN+CTC类型算法。 二、CRNN+CTC算法概述 基于CTC的最经典算法是CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)。它主要分为三个部分:图像特征提取模块CNN、图像上下文信息提取模型RNN(双向LSTM)、解码模块CTC。论文地址:An End-to...
四、CTC原理介绍 CTC是一种Loss计算方法,用CTC代替Softmax Loss,训练样本无需对齐。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。 以下以apple单词为例,引入“-”符号,解释CTC网络是如何展开路径进行计算的。 路径展开原则:(如图中5点) ...
1.获取CTCLoss()对象 ctc_loss = nn.CTCLoss(blank=len(CHARS)-1, reduction=‘mean’) 其中: blank:空白标签所在的label值,默认为0,需要根据实际的标签定义进行设定; reduction:处理output losses的方式,string类型,可选’none’ 、‘mean’ 及‘sum’,'none’表示对output losses不做任何处理,‘mean’ 则...
一、 原理解释 1. CTPN(Connectionist Text Proposal Network]) (一)网络提出的出发点 这个网络的出发点可以从一下几个方面来介绍下。 文本检测与一般目标检测是区别的,文本检测本身是具有序列性质的。例如一些文本是有多个字以及字符构成,而不仅仅是一个个字符目标。所以我们认为这即是难点也是优势,难点在于我们需...
CTC(Connectionist Temporal Classification)是在2006年的论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks中提出,引入了空白符号,解决了损失计算时,文字标注和网络输出之间的对齐问题。其原理比较复杂,需要专研下,参考:CTC原理理解(转载) ...
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,能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字,效果如下图,是目前比较好的文字检测算法。 CTPN算法的提出,出于以下几点: (1)、假设文本是水平的;