下面让我们来一窥OCR的核心技术:CRNN-CTC的原作论文。本文是原作论文的第二课,这一篇的难度不大,多是一些训练的过程。加油,来克服它吧。 2.4 网络训练 训练数据集表示为 其中, Ii 是训练图像, 1i 是标签序列的真实值。目标是最小化标签真实值条件概率的负对数: 其中, yi 是从1i 循环层和卷积层产生的...
我们采用了由Graves等人提出的连接时序分类(Connectionist Temporal Classifification CTC) 层中定义的条件概率。该概率定义为:基于每帧的预测y=y1,y2...yT的标签序列 l,它忽略了 l 中每个标签的位置。因此,当我们以该概率的负对数作为训练网络的目标时,我们只需要图像及其对应的标签序列,避免了为个别字符标注位置...
数据集为IEMOCAP。对于CTC的介绍见另一篇笔记CTC介绍。 (2)输入的帧水平特征为238个LLDs(以GeMAPS和2016 InterSpeech挑战特征集ComparE为基础),通过openSMILE库获得。 九:Emotion Identification from raw speech signals using DNNs(2018 InterSpeech) (1)比较了不同的特征提取方法:MFCC,时域特征,频域特征,模型用TDNN...
操作:这一层通常使用CTC(Connectionist Temporal Classification)算法,它能够处理不定长的序列输入和输出,并且可以忽略序列中的空白符(blank characters),从而将模型的预测转换为正确的文本序列。 整体来看,CRNN的网络架构是一个端到端的系统,它将图像特征提取、序列建模和文本转录整合在一起,形成了一个统一的框架。这种...
CRNN+CTC的文字识别网络是在2015年的论文An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition(2015)中提出,主要用于序列文本的识别。CRNN的整体流程如下图所示,图片依次经过CNN卷积层,RNN循环层,最后经解码翻译处理得到最后的识别文本。
1.论文地址:Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 代码地址(pytorch): [https://github.com/opconty/pytorch_ctpn(https://github.com/opconty/pytorch_ctpn) 3.代码地址(pytorch+tensorflow+keras):https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR] ...
856.1.6 CRNN-精读-论文细节二三四.mp4, 视频播放量 5、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 大学生自学提升课程, 作者简介 ,相关视频:【MATLAB论文复现】研一研二必看!MATLAB论文如何从代码到公式完整复现?看完这个你就彻底懂了!草履
Transcription层是将lstm层的输出与label对应,采用的技术是CTC,可以执行端到端的训练,用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题,不要求训练数据对齐和一一标注,直接输出不定长的序列结果。对于一段长度为T的序列来说,每个样本点t(t远大于T)在RNN网络的最后一层都会输出一个softmax向量,表示该样本点的预测概率,...
在实践中,有两种模式:基于词典的翻译和没有词典的翻译。在无词典模式下,预测是在没有任何词典约束的情况下进行的。在基于词典的模式中,通过选择具有最高概率的标签序列来进行预测。 关于翻译层的CTC算法(Connectionist Temporal Classification),在此不过多详述,之后可能单独开一篇文稿细讲。
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。