本实验使用的是图像文本识别的经典算法CRNN1。CRNN是2015年被提出的,到目前为止还是被广泛应用。该算法的主要思想是认为文本识别其实需要对序列进行预测,所以采用了预测序列常用的RNN网络。算法通过CNN提取图片特征,然后采用RNN对序列进行预测,最终使用CTC方法得到最终结果。 3.1 CRNN模型结构 CRNN的主要结构包括基于CNN的...
在训练阶段CRNN将特征图像统一缩放到w×32,而在测试阶段对于输入的图片拉伸会导致识别率降低。CRNN保持输入图像尺寸比例,但是图像的高度h必须统一为32,卷积特征图的尺寸动态决定了LSTM的时序长度(时间步长)。 CRNN OCR文本识别模型以其独特的架构和卓越的性能,在图像文本识别领域展现出了强大的生命力和应用潜力。随着...
CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network,卷积循环神经网络)是一种在OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)领域广泛使用的深度学习模型,特别适用于文本序列的识别,如手写体识别、场景文本识别等。CRNN结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优点,能够有效地处理图像中的序列数据。在信息爆炸的时代,...
本文简要介绍OCR常见落地的算法模型-DBNet、CRNN,并基于这两个模型,简单介绍文字识别在表格识别中参与的角色;并且额外介绍TrOCR这个端到端的模型,基于这个模型引入公式识别解析的思路及微调方法。 DBNet DBNet是一种基于分割的文本检测算法,算法将可微分二值化模块(Differentiable Binarization)引入了分割模型,使得模型能够...
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 Classification...
本文将带您深入探索OCR技术的实战应用,特别是如何利用CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network,卷积循环神经网络)模型实现高效、准确的文字识别。 CRNN模型简介 CRNN是一种专为图像序列识别设计的神经网络模型,由卷积层、循环层和转录层三部分组成。该模型结合了CNN(卷积神经网络)在图像特征提取方面的优势和RNN(循环...
06. OCR学习路径之CRNN文本识别 前言 在了解了如何检测到文本之后,我们需要识别出检测文本内的文字信息。在文本识别完成之后,整个OCR光学字符识别的过程才算基本完成。那么,本次课程主要讲述识别文本的算法。 一.算法简介 检测出的文本片段一般是一行文字,具有sequence-like属性,因此此类文本识别归属为image-based ...
以TensorFlow LSTM CTC OCR项目为例,该项目通过构建CNN-LSTM-CTC模型,实现了对图像中文字的识别。具体步骤包括数据准备、模型构建、训练与评估等。通过运行项目中的train.py脚本,可以开始模型的训练过程;而run_inference.py脚本则用于执行推理任务,对输入图像进行文字识别。 三、CRNN详解 3.1 CRNN结构 CRNN(Convolution...
简介:【OCR学习笔记】9、OCR中文项目综合实践(CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解)(一) OCR——简介 文字识别也是图像领域一个常见问题。然而,对于自然场景图像,首先要定位图像中的文字位置,然后才能进行文字的识别。 所以一般来说,从自然场景图片中进行文字识别,需要包括2个步骤: ...
【基于pytorch的OCR文字识别】CTPN、CRNN、卷积3D、PyTorch框架一次学完!学完就能跑通!-AI/人工智能/深度学习/pytorch共计15条视频,包括:1. OCR文字识别要完成的任务、2. CTPN文字检测网络概述、3. 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。