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...
CRNN中需要解决的问题是图像文本长度是不定长的,所以会存在一个对齐解码的问题,所以RNN需要一个额外的搭档来解决这个问题,这个搭档就是著名的CTC解码。我们知道,CRNN中RNN层输出的一个不定长的序列,比如原始图像宽度为W,可能其经过CNN和RNN后输出的序列个数为S,此时我们要将该序列翻译成最终的识别结果。RNN进行时...
在输出阶段经过CTC的翻译,即将网络学习到的序列特征信息转化为最终的识别文本,就可以对整个文本图像进行识别。 比如上面这个图,有5个时间步,字符类别有“a”, “b” and “-” (blank),对于每个时间步的概率分布,我们都取分数最大的...
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...
本代码简易的实现了银行卡识别的功能,通过深度学习(CTPN、Densenet、CTC)实现银行卡号的识别。 项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复银行卡即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 1、快速开始: 本代码仅在Ubuntu下通过测试 ...
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: ...
3.CTC loss(转录层):使用CTC损失,把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。 2.2、CNN卷积层结构 这里有一个很精彩的改动,一共有四个最大池化层,但是最后两个池化层的窗口尺寸由 2x2 改为 1x2,也就是图片的高度减半了四次(除以24),而宽度则只减半了两次(除以22),这是因为文本图像多数都是高...
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...
隔识别不定长文字CTC - CTC算法原理 CTC是一种解码机制,在使用CTPN提取到待检测文本行之后,需要识别提取到的区域内的文本内容,目前广泛存在两种解码机制。一种是Seq2Seq机制,输入的是...+RNN)网路结构:CTPN是一种基于目标检测方法的文本检测模型,在repo的CTPN中anchor的设置为固定宽度,高度不同,相关代码如下:基于...
图片存放在text-detection-ctpn-untaggeddataVOCdevkit2007VOC2007JPEGImages下,有2000张左右的训练集。 机器学习视频资源,由浅入深讲解,讲师都是业界有名,比如寒小阳、张雨石,在机器学习领域有丰富工作经验。 优惠券( 减290元) 优惠券: 26C5031E9E 获取视频资源流程: ...