CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC) CNN+Seq2Seq+Attention 本文主要介绍第一种框架CRNN+CTC,对应TensorFlow1.15实现代码如下。本文介绍的CRNN网络结构都基于此代码。另外该代码已经支持不定长英文识别。 需要说明该代码非常简单,只用于原理介绍,也无法识别中文。 CRNN基本网络结构 ...
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...
所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程,对齐只是寻找结果的一个手段,而CTC只在乎是结果,CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。至少CTC在训练时不是对齐,但CTC在解码时,特别是搜索解码时,参与解码的部分合法路径可能是“比较整齐的界限分明的多对一对齐”。 CTC代码实现方式: 这里用的keras...
CRNN-CTC模型由卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和连接时序分类(CTC)三部分组成。CNN用于提取图像特征,RNN用于处理序列信息,CTC则用于实现序列到标签的映射。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...
二、CRNN算法原理 CRNN算法的核心在于其独特的网络结构,该结构主要由三部分组成:卷积层(CNN)、循环层(RNN)和转录层(CTC Loss)。 1. 卷积层(CNN) 卷积层是CRNN算法的第一部分,主要负责图像特征的提取。通过多个卷积核在输入图像上进行滑动,提取出图像中的局部特征,并经过激活函数和池化层的处理,最终得到特征图(...
简介:【项目实践】中英文文字检测与识别项目(CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解)(二) 2、CRNN网络 现今基于深度学习的端到端OCR技术有两大主流技术:CRNN OCR和attention OCR。其实这两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征学习阶段都...
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;
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双向LSTM原理 CTC Loss原理 一、文本识别背景 文本识别是OCR的一个子任务,主要是识别一个固定区域(一般为文本检测后的结果)的文本内容,将图像信息转换为文字信息。 一般分为规则文本识别和不规则文本识别。 规则文本识别如:印刷字体、扫描文本等。 不规则文本识别一般出现在自然场景中,出现文本弯曲、形变、遮挡、模型...
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的对齐问题。在文字识别中,由于字符的间隔、变形等因素,导致同一字符可能有多种表现形式。CTC通过动态规划的方式,对模型输出的序列进行解码,从而得到最终的识别结果。 2.3 LSTM+CTC应用实例 以TensorFlow LSTM CTC ...