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(...
利用crnn和ctc来进行验证码识别是现在主流的机器学习的方式,本文期望利用pytorch来实现单个验证码的识别,同时整合多个训练样本,期望能通过增量识别的方式,最终通过一个模型来识别多个验证码。 本文采用的是阿里云的gpu的服务器。 源码地址:https://github.com/linlihuiyang/ocr-python...
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CTC算法的核心在于去除重复标签和空格符号，有效地将RNN的输出转换为最终的文本序列。在实际应用中，CTCLoss作为评估CRNN性能的关键指标，被直接整合到训练代码中。文章强调了CTCLoss在序列标注中的作用，并通过代码示例展示了其在PyTorch环境下的应用。通过CRNN模型，文本识别领域的研究者能够实现对任意长度文...