2 CTC loss原理 2.1 前序 在说明原理之前,首先要说明一下CTC计算的对象:softmax矩阵,通常我们在RNN后面会加一个softmax层,得到softmax矩阵,softmax矩阵大小是timestep*num_classes, timestep表示的是时间序列的维度,num_class表示类别的维度。 import numpy as np ts = 12 num_classes = 26+1 #26 for the ...
CTC是一种基于神经网络的序列解码方法,其主要思想是将输入序列映射到输出序列,并使用空格符号将相邻的相同输出合并,从而消除输入和输出序列之间的对齐问题。 CTC(loss)损失函数的原理是在训练过程中,通过最小化输出序列与实际标签序列的错误差距,来优化神经网络模型。它计算的是所有可能的对齐路径的概率和,然后通过反向...
CTC Loss原理主要包括以下部分：1. **前置知识**：在说明原理之前，首先需要理解CTC计算的对象是softmax矩阵，即在RNN之后的softmax层输出，矩阵大小为timestep*num_classes，其中timestep表示时间序列维度，num_class表示类别维度。2. **原理概述**：CTC Loss通过将输入映射到概率路径集合，优化网络参数...
CTC 只是预测了一系列 峰值 (spikes) 紧接着 一些 可能空白 (blanks)用来区分字母。 但是 Framewise 基于的方法出现了 mis allignling segment boundaries error. 就是说两个 label 的概率分布图太近了, 比如 在发音 dh, dh 和ax 有明显重叠而CTC 的方法却没有。 CTC Loss 的计算 CTC Loss 的计算比较复杂,...
CTC Loss原理 https://blog.csdn.net/left_think/article/details/76370453 1. 背景介绍 在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。这样就有两点不太好: 严格对齐要花费人力、时间。 严格对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个...
ctcloss反向传播计算原理 CTC loss, also known as Connectionist Temporal Classification loss, is commonly used in machine learning tasks, especially in the field of speech recognition. It is a crucial part of the training process for neural networks that aredesigned to transcribe audio into text. ...
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: ...
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...
【CTC】CTC1D原理/代码/资料+2D CTC LOSS 1 1D CTC 1.1 简介 就不写了 1.2 核心思想 和大多数有监督学习一样,CTC 使用最大似然标准进行训练。 给定输入 x,输出 l 的条件概率为: 其中,B-1(l)表示了长度为 T 且示经过 B 结果为 l 字符串的集合。