1. CTC中的解码挑战 在OCR中,输入是一张图片,经过卷积神经网络和循环神经网络后,得到一个时间步长为 T 的特征序列。每个时间步都会输出对字符集(包括空白符号)的概率分布。我们的目标是从这些概率分布中解码出最可能的字符序列。 主要挑战: 输入和输出长度不匹配:图像经过特征提取后,时间步长 T 可能与最终的字符...
在CTC(Connectionist Temporal Classification)解码中,n_p_b, p_b + p, p_nb + p 是用于计算新的空白和非空白概率的中间变量。 n_p_b:这个变量表示新的空白概率,它是由当前时间步的空白概率(p_b)和非空白概率(p_nb)相加得到的。这个变量的计算反映了CTC解码的一个关键思想,即在当前时间步预测出空白标签...
CTC的两种解码方法是贪心解码与Beam Search。贪心解码：核心思想：在每一步选择当前概率最大的字符，从而构建标签序列。特点：由于CTC算法中定义了多对一的映射，贪心解码只考虑了一条路径，可能导致错误的解码结果。Beam Search：核心思想：在每一步搜索选取概率最大的W个节点进行扩展，W为Beam Width。特...
alphabet,beam_size=10)# default blank index is 0print(txt_seq)prefix beam search是目前CTC解码算...
CTC是一种无监督的序列学习算法,主要用于处理序列数据。在OCR文字识别中,CTC可以将图像中的字符序列转换成文本格式。其核心思想是将输入序列和输出序列通过一个共享的参数矩阵进行映射,然后通过动态规划寻找最优的解码路径。CTC具有简单、高效的特点,但在处理复杂场景时,如多行文字、手写体等,准确率可能不够理想。二...
attention-ctc解码架构文字描述 注意力-CTC(Connectionist Temporal Classification)解码架构是一种用于序列到序列建模的深度学习方法。它结合了注意力机制和CTC技术,实现了对输入序列到输出序列的高效建模。以下是其文字描述: 1.注意力机制:注意力机制是一种自适应权重分配策略,它根据输入序列中的不同元素对序列中的每个...
对于CTC解码，存在两种主要方法：贪心解码（Greedy Decode）与Beam Search。贪心解码的思想是在每一步选择当前概率最大的字符，从而构建标签序列。然而，CTC算法中定义了多对一的映射，意味着多个路径可以输出相同的标签。贪心解码只考虑了一条路径，这可能导致错误的解码结果。相比之下，Beam Search在每一步...
基于ACE的解码方法不同于CTC和Attention,ACE的监督信号实际上是一种弱监督(输入输出没有做形式上的对齐,没有先后顺序信息,倾向于学习表征),并且可以用于多行文字识别。 对于单行文字,假设输出维度为Txn(T是序列长度,n是字符集合总数),那么第k个字符出现的总数为,然后除以T,就能得到第k个字符出现的概率分布(记作)...
一、CTC解码算法CTC(Connectionist Temporal Classification)是一种无监督的序列学习算法,它将模型输出和目标序列都转换为一种相同的表示形式,并通过最小化该表示形式之间的差异来优化模型参数。在OCR领域,CTC被广泛用于将模型输出转换为实际的文字序列。优点: 无监督学习:CTC可以在没有标注数据的情况下进行训练,降低了...
CTC解码器的原理基于一种称为CTC损失函数的方法,该方法可以将输入的连续语音信号映射到输出的文本序列。CTC解码器允许输入和输出序列之间存在不对齐的情况,这使得它在处理语音识别中的变长输入和输出序列时非常有效。 CTC解码器的工作原理如下:首先,将输入的语音信号通过一系列的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)...