CRNN借鉴了语音识别中的LSTM+CTC的建模方法,不同之处是输入LSTM的特征,即,将语音领域的声学特征替换为CNN网络提取的图像特征向量。CRNN既提取了鲁棒特征,又通过序列识别避免了传统算法中难度极高的单字符切分与单字符识别,同时序列化识别也嵌入时序依赖(隐含利用语料)。在训练阶段,CRNN将训练图像统一缩放至100×32;...
CRNN借鉴了语音识别中的LSTM+CTC的建模方法,不同之处是输入LSTM的特征,即,将语音领域的声学特征替换为CNN网络提取的图像特征向量。CRNN既提取了鲁棒特征,又通过序列识别避免了传统算法中难度极高的单字符切分与单字符识别,同时序列化识别也嵌入时序依赖(隐含利用语料)。在训练阶段,CRNN将训练图像统一缩放至100×32;...
CRNN是一种卷积递归神经网络,专门用于端到端的文字识别任务。其网络结构由卷积层、循环层和转录层组成:卷积层负责提取图像特征,循环层捕捉上下文信息,转录层则将输出转换为文本标签。在银行卡号识别中,CRNN模型负责将EAST定位到的卡号区域转换成可读的数字字符串。 二、数据准备 1. 数据集 银行卡号识别需要专用的数据...
EAST(Efficient and Accurate Scene Text Detector)与CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)的结合,为银行卡号识别提供了一种高效、准确的解决方案。本文将详细介绍EAST+CRNN在银行卡号识别中的应用,包括模型原理、数据集准备、训练方法及实际应用。 一、模型原理 1. EAST模型 EAST是一种高效且准确的场景文本检测...
CRNN: 需求分析: 1. 银行卡号的长度大小并不是固定不变的,有的有20个字符,有的只有19个。所以模型要能够识别不定长度的卡号; 2. 模型的输入是图像,输出是文本,故模型既需要涉及CNN也需要涉及到RNN,故称为CRNN。 模型选取: 1. 不定长度的识别,目前多流行采用CTC作为损失函数; ...
EAST+CRNN银行卡号识别,附数据集 卡号定位 (EAST) 注*:因CRNN模型代码更新,此模型故已弃用。可在下文下载其预训练网络。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 功能介绍 卡号识别 在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字(有些为空格),但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的...
最后,在Textboxes++后端接上CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)的框架,可以识别出相应的文字,然后通过文字的语义信息优化检测框的位置。整个CRNN网络结构包含三部分,从下到上依次为:CNN(卷积层),使用深度CNN,对输入图像提取特征,得到特征图;RNN(循环层),使用双向RNN(BLSTM)对特征序列进行预测,对序列中的每...
1、CRNN 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。CRNN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。CRNN是最经典的文字识别模型。CRNN网络结构包含三部分,如图15所示,从下到上依次为:卷积层,使用CNN,作...
python crnn/preprocess.py python crnn/run.py 注:模型训练的数据集是由子数据集(4-6个)拼凑而成的不定长度的数据,crnn/cfg.py中的MAX_LABEL_LENGTH用来设置数据的最大长度。这部分数据是通过运行crnn/preprocess.py...
CRNN 卷积递归神经网络(Convolutional Neural Network, CRNN)是将CNN、RNN和CTC(Connectionist Temporal Classification, Connectionist Temporal Classification)三种方法结合起来,用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和OCR。网络架构取自于2015年发表的论文。 这种神经网络结构将特征提取、序列建模和转录集成到一个统一...