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...
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...
其中,v=(v_c,v_h)是回归预测的坐标,v=(v^{*}_{c},v^{*}_{h})是Ground Truth,c^{a}_{y}和h^{a}是Anchor的中心y坐标和高度。Bounding box regression具体原理请参考之前文章。 Anchor经过上述Softmax和 方向bounding box regeression处理后,会获得下图所示的一组竖直条状text proposal。后续只需要将...
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...
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 ...
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...
我们知道一个特征向量就相当于原图中的一个小矩形区域,RNN 的目标就是预测这个矩形区域为哪个字符,即根据输入的特征向量,进行预测,得到所有字符的 softmax 概率分布,这是一个长度为字符类别数的向量,作为 CTC 层的输入。 因为每个时间步都会有一个输入特征向量 x t x_txt,输出一个所有字符的概率分布 y t ...
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...
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。