原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似,但是加入了LSTM层(CNN学习的是感受野内的空间信息,LSTM学习的是序列特征。对于文本序列检测,显然既需要CNN抽象空间特征,也需要序列特征,毕竟文字是连续的)。假设输入N Images: CTPN的整体结构与流程: 1.首先通过BackBone架构网络VGG16进行特征的提取,其Co...
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...
预测过程中,先使用标准的CNN网络提取文本图像的特征,再利用BLSTM将特征向量进行融合以提取字符序列的上下文特征,然后得到每列特征的概率分布,最后通过转录层(CTC)进行预测得到文本序列。 利用BLSTM和CTC学习到文本图像中的上下文关系,从而有效提升文本识别准确率,使得模型更加鲁棒。 在训练阶段,CRNN将训练图像统一缩放为160...
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...
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 ...
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...
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。
本实验使用的是图像文本识别的经典算法CRNN1。CRNN是2015年被提出的,到目前为止还是被广泛应用。该算法的主要思想是认为文本识别其实需要对序列进行预测,所以采用了预测序列常用的RNN网络。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...
因此需要处理不定长序列预测的问题;再次,为了提升模型的适用性,最好不要要求对输入字符进行分割,直接可进行端到端的训练,这样可减少大量的分割标注工作,这时就要引入 CTC 模型(Connectionist temporal classification, 联接时间分类)来解决样本的分割对齐的问题;最后,根据一定的规则,对模型输出结果进行纠正处理,输出正确...
输出层:采用CTC(Connectionist Temporal Classification)进行序列标注,输出每个位置属于文字的概率。CRAFT算法流程如下: 输入一张待检测的图像,经过卷积层提取特征。 将特征序列输入到LSTM网络中进行编码,输出固定长度的向量表示。 将向量转换为可变长度的序列,模拟文本行位置信息。 将位置信息与文字识别结果合并,通过C相关...