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 = 2
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...
因为缺乏空格,CTC无法表示出单词与单词之间停顿的部分,因此只能预测出单个单词,或者将一句话中的单词全部连接起来了; 因此,空格在CTC中的作用还是十分重要的。 3. 前向传播与反向传播 3.1前向传播 在对符号做了一些定义之后,我们接下来看看CTC的前向传播的过程。我们前向传播就是要去计算 p(l∣x)p(l∣...
CTC Loss原理是为了处理文本识别和语音识别中神经网络输出与ground truth长度不一致，以及存在多种可能输出对应同一ground truth的问题而提出的损失函数，其原理主要包括以下部分：前置知识：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...
“No valid path found, Loss: inf ” 出现这个warning/Error message 的原因就是 Y 的长度大于X 的长度, 导致CTC 无法计算。 解决方案就是检查训练集 中的label 和 实际内容是否相符。 比如, 对于 scene text recognition, 图像中是 hello, how are you doing。 而label 是 hello. 这样的训练集肯定会出问...
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...
1. 输入处理:将神经网络的输出(通常是经过 softmax 激活后的概率分布)作为 `nn.CTCLoss` 的输入。 2. 计算对齐概率:使用前向 后向算法计算输入序列与标签序列所有可能对齐方式的概率之和 `P`。 3. 损失计算:`nn.CTCLoss` 的损失值定义为负对数似然损失,即 `-log(P)`。这样,模型训练的目标就是最大化这...
1、CTC 主要解决的问题 CTC Loss要解决的问题就是当label长度小于模型输出长度时,如何做损失函数。 一般做分类时,已有的softmax loss都是模型输出长度和label长度相同且严格对齐,而语音识别或者手写体识别中,无法预知一句话或者一张图应该输出多长的文字,这时做法有两种:seq2seq... ...
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)(三) 4、OCR中文识别项目实战 4.1、OCR实践项目目录 4.2、 文字检测模型CTPN网络结构的搭建 import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.models as models class RPN_REGR_Loss...
【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。