CTC简单来讲就是: 1)先去除重复的label 2)再去除空格符号 比如rnn预测出是: --hh-e-l-ll-oo-- (-就是空格), 真是标签是hello 那么公式: github.com/meijieru/crn 在训练的代码中, CTCLoss是可以直接调用的 from warpctc_pytorch import CTCLoss ... criterion = CTCLoss() ... preds = crnn(...
边界处Anchor x的矫正误差:该Loss用于监督学习每个包含文本的Anchor的Bouding box regression x方向offset,与y方向同理。 前两个Loss存在的必要性很明确,但这个Loss有何作用作者没有解释(从训练和测试的实际效果看,作用不大)说明一下,在Bounding box regression的训练过程中,其实只需要注意被判定成正的Anchor,不需要...
2.5、CTC Loss 这算是CRNN最难的地方,这一层为转录层,转录是将RNN对每个特征向量所做的预测转换成标签序列的过程。数学上,转录是根据每帧预测找到具有最高概率组合的标签序列。 端到端OCR识别的难点在于怎么处理不定长序列对齐的问题!OCR可建模为时序依赖的文本图像问题,然后使用CTC(Connectionist Temporal Classifica...
defforward(self, input, target):'''smooth L1 loss:param input:y_preds:param target: y_true:return:'''try:cls = target[0,:,0]regr = target[0,:,1:3]regr_keep = (cls ==1).nonzero()[:,0]regr_true = r...
criterion = nn.CTCLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) 5. 模型训练 在训练模型时,我们需要提供训练数据和标签,计算损失并更新权重。这里我们使用 PyTorch 中的 DataLoader 进行批量处理。 (1) 训练代码 python from torch.utils.data import DataLoader ...
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...
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。
3.CTC loss(转录层):使用CTC损失,把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。 2.2、CNN卷积层结构 这里有一个很精彩的改动,一共有四个最大池化层,但是最后两个池化层的窗口尺寸由 2x2 改为 1x2,也就是图片的高度减半了四次(除以24),而宽度则只减半了两次(除以22),这是因为文本图像多数都是高...
无效参数: sequence_length(0) <= 18节点ctc/CTCLossEN我使用CRNN (CNN + RNN + CTC损失)作为我...
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: https://github.com/ypwhs/captcha_brea…