这两大主流技术在其特征学习阶段都采用了CNN+RNN的网络结构,CRNN OCR在对齐时采取的方式是CTC算法,而attention OCR采取的方式则是attention机制。本部分主要介绍应用更为广泛的CRNN算法。 一、CRNN 1.1 CRNN 介绍 CRNN 模型,即将 CNN 与 RNN 网络结合,共同训练。主要用于在一定程度上实现端到端(end-to-end)地...
本实验使用的是图像文本识别的经典算法CRNN[1]。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CN...
CRNN转录算法使用的是CTC算法,涉及原理可以自行查阅。 端到端的文本识别模型-TrOCR TrOCR使用Transformer架构构建,包括用于提取视觉特征的图像Transformer和用于语言建模的文本Transformer。在TrOCR中采用了普通的Transformer编码器-解码器结构。编码器被设计为获得图像块的表示,而解码器被设计为在视觉特征和先前预测的指导下...
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...
crnncrnn-ocrchineselpr UpdatedNov 25, 2024 Python gasparian/CRNN-OCR-lite Star148 Code Issues Pull requests Lightweight CRNN for OCR (including handwritten text) with depthwise separable convolutions and spatial transformer module [keras+tf] ...
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,...
CRNN是一种用于光学字符识别(OCR)的卷积循环神经网络,由卷积层、循环层和转录层组成。卷积层用于提取图像中的特征,循环层用于识别序列中的文字,转录层则将循环层的输出转换为最终的识别结果。CRNN模型具有识别精度高、速度快、适用于长文本识别等优点。 具体来说,CRNN的卷积层通过多个卷积核和池化层对输入图像进行特...
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CRNN模型是一种深度学习模型,由卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和转录层(CTC)组成。该模型可以处理序列化的文字识别任务,如手写文字识别、印刷文字识别等。CRNN模型通过CNN提取输入图像的特征,RNN处理序列信息,CTC负责将序列转化为标签,从而完成文字识别的任务。二、PyTorch实现CRNN在PyTorch中实现CRNN模型需要定义...
文本识别算法-CRNN 模型包括三个部分,分别称作卷积层、循环层以及转录层。 CRNN网络结构 卷积层由CNN构成,它的作用是从输入的图像中提取特征。提取的特征图将会输入到接下来的循环层中,循环层由RNN构成,它将输出对特征序列每一帧的预测。最后转录层将得到的预测概率分布转换成标记序列,得到最终的识别结果,它实际上...