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为无词典的转录方式, 不会被...
算法通过CNN提取图片特征,然后采用RNN对序列进行预测,最终使用CTC方法得到最终结果。 3.1 CRNN模型结构 CRNN的主要结构包括基于CNN的图像特征提取模块以及基于多层双向LSTM的文字序列特征提取模块。CRNN的网络结构如图1所示: 图1 CRNN模型网络结构示意图 1)第一模块:使用CNN网络,对输入图像进行特征提取,从而得到特征图。本...
算法通过CNN提取图片特征,然后采用RNN对序列进行预测,最终使用CTC方法得到最终结果。 3.1 CRNN模型结构 CRNN的主要结构包括基于CNN的图像特征提取模块以及基于多层双向LSTM的文字序列特征提取模块。CRNN的网络结构如图1所示: 图1 CRNN模型网络结构示意图 1)第一模块:使用CNN网络,对输入图像进行特征提取,从而得到特征图。本...
CTPN任务1的输出是 $$ 2k $$ ,用于预测候选区域box的起始$$y$$坐标和高度$$h$$ ;任务2是用来对前景和背景两个任务的分类评分;任务3是 $$k$$个输出的side-refinement的偏移(offset)预测。 2.1.2 模型loss CTPN 的 loss 分为三部分: Ls:预测每个 anchor 是否包含文本区域的classification loss,采用交叉熵...
一、CTPN模型原理CTPN是一种基于卷积神经网络的端到端的文本检测算法。其主要思想是通过在每个像素位置上预测一个矩形框来检测文本。CTPN主要由三个部分组成:卷积层、上采样层和预测层。卷积层用于提取图像特征,上采样层用于将特征图放大并与原始图像大小相同,预测层用于生成文本框的坐标和类别。二、CRNN模型原理CRNN...
CRNN的主要结构包括基于CNN的图像特征提取模块以及基于多层双向LSTM的文字序列特征提取模块。CRNN的网络结构如图1所示: 图1 CRNN模型网络结构示意图 1)第一模块:使用CNN网络,对输入图像进行特征提取,从而得到特征图。本实验使用的CNN网络同样是轻量化网络MobileNetv3,其中输入图像的高度统一设置为32,宽度可以为任意长度,...
基于LSTM(长短时记忆)网络结构,通过训练大量带有文字标签的图像数据集,使模型学会从图像中提取文字特征并识别出对应的文字。 CTPN+CRNN:CTPN是一种用于文本行检测的卷积神经网络,通过多阶段检测方法,先在图像中定位文本行,再利用CRNN(卷积循环神经网络)对定位的文本行进行识别。CRNN网络结构包括卷积层、循环层和转录...
字符序列检测——CRNN模型 字符识别算法:将文本区域的字符识别出来。通过深度神经网络对目标区域进行特征提取,然后对固定特征进行提取和比对,得出识别结果。 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...
ctpn和crnn训练 1、RCNN RCNN算法训练过程可分为以下四步: step1、对于训练样本集中,每一张图生成1~2k个候选区域(使用Selective Search); step2、对于每个候选区域,使用深度网络提取特征; 这里使用分类网络(VGG16分类)对每一个候选区域类别训练,假设20类目标,取最后的FC层的4096向量当做该候选区域的特征向量。
4:CTPN+CRNN整合场景文字检测识别结果 没有进行版面分析,所以识别结果没有按顺序输出 其中标点符号训练集较少,错得较多。整体识别率感觉还行,如果加大训练样本至几千万,上亿,模型应该会比较稳定,识别也会比较好 http://blog.csdn.net/u013293750/article/details/73188934...