采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络,将特征提取,序列建模以及转录整合到统一的模型框架中。主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。 如下图,CRNN网络分为:卷积层、循环层和转录层三部分,CTC...
1.首先通过BackBone架构网络VGG16进行特征的提取,其Conv5层输出N x C x H x W的特征图,由于VGG16的卷积网络中经过4个池化层累计的Stride为16。也就是Conv5层输出的Feature map中一个像素对应原图的16像素。 2.然后在Conv5上做3 x 3的滑动窗口,即每个点都结合周围3 x 3区域特征获取一个长度为3 x 3 x...
在训练阶段,CRNN将训练图像统一缩放为160×32(w×h);在测试阶段,针对字符拉伸会导致识别率降低的问题,CRNN保持输入图像尺寸比例,但是图像高度还是必须统一为32个像素,卷积特征图的尺寸动态决定LSTM 的时序长度(时间步长)。
CRNN是一种基于循环神经网络的端到端的文本识别算法。其主要思想是将文本识别任务看作一个序列识别问题,通过循环神经网络对每个字符进行建模和预测。CRNN主要由三个部分组成:卷积层、循环层和转录层。卷积层用于提取图像特征,循环层用于将特征序列化,转录层用于将序列转换为文本。三、实战开发步骤 数据准备首先需要准备...
CRNN全称为Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。 整个CRNN网络结构包含三部分,从下到上依次...
本文分享自华为云社区《CTPN+CRNN 算法端到端实现文字识别》,作者:HWCloudAI。 OCR介绍 光学字符识别(英语:Optical Character Recognition,OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。发展时间较长,使用很普遍。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域,有很多优秀的模型出现。普遍...
CTPN+CRNN结合了文本检测和识别的优点,能够实现更准确的OCR效果。Densenet是一种基于稠密连接卷积神经网络的方法,它通过增加网络的连接性来提高特征传播和信息利用率。在OCR任务中,Densenet可以更有效地提取图像特征,并提高文字识别的准确性。接下来,我们将对这三种方法进行性能比较。在准确度方面,CTPN+CRNN通常具有较...
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毕设有救了!一小时学透基于Pytorch框架的OCR文字识别实战,ABINET、DBNET、CRNN、CTPN全详解,看完就能跑通!神经网络/目标检测共计15条视频,包括:1.1. 074 OCR文字识别要完成的任务、2.2. 075 CTPN文字检测网络概述、3.3. 076 序列网络的作用等,UP主更多精彩视频,请关
CRNN全称为Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题,就是基于图像的序列识别。 整个CRNN网络结构包含三部分,从下到上依次为: 1.CNN(卷积层):使用深度CNN,对输入图像提取特征,得到特征图; ...