LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络),通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元,有效解决了传统RNN在长序列数据上的梯度消失或梯度爆炸问题。 2.2 CTC原理 CTC(Connectionist Temporal Classification,联接时间分类器)
以TensorFlow LSTM CTC OCR项目为例,该项目提供了完整的LSTM+CTC模型实现,包括数据集准备、模型训练、评估和推理等步骤。通过运行项目中的train.py脚本,可以开始模型的训练过程;通过运行run_inference.py脚本,可以对输入的图像进行文字识别。 五、总结与展望 随着深度学习技术的不断发展,文字识别技术也在不断进步。LSTM...
seq_len = tf.placeholder(tf.int32, [None]) # 向前计算网络,定义网络结构,输入是特征数据,输出提供给ctc计算损失值。 logits = inference(inputs, seq_len) # ctc计算损失 # 参数targets必须是一个值为int32的稀疏tensor的结构:tf.SparseTensor # 参数logits是前面lstm网络的输出 # 参数seq_len是这个batch...
CTC机制常用于文字识别系统,解决序列标注问题中输入标签与输出标签的对齐问题,通过映射韩叔叔将其转换为预测序列,无序数据对齐处理,减少了工作量,被广泛用于图像文本识别的损失函数计算,多用于网络参数的优化 解码是模型在做预测的过程中将LSTM输出的预测序列通过分类器转换为标签序列的过程,解码过程中的分类方式为最优路...
CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 传统监督学习算法面临的问题: 假设输入序列为x=[x1,x2,x3,…,xt],对应的输出序列y=[y1,y2,y3,…,yt] ...
CTC全称Connectionist temporal classification,是一种常用在语音识别、文本识别等领域的算法,用来解决输入和输出序列长度不一、无法对齐的问题。在CRNN中,它实际上就是模型对应的损失函数。 传统监督学习算法面临的问题: 假设输入序列为x=[x1,x2,x3,…,xt],对应的输出序列y=[y1,y2,y3,…,yt] ...
识别网络- CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文本方向检测训练:基于图像分类模型- VGG16分类模型,训练0、90、180、270度检测的分类模型(angle/predict.py),训练图片8000张,准确率88.23%模型:https://pan.baidu.com/s/1Sqbnoeh1lCMmtp64XBaK9w(n2v4) 文本区域检测基于深度学习的文本区域检测方法 ...
13.4 CTC算法 (由于平台稿件格式问题,公式格式不能正确写上;如若读写困难可评论区留言获取完整电子版) 13.1循环神经网络模型详解 13.1.1 循环神经网络的基本原理 在本书前面讨论过的模型中,无论是简单的逻辑回归,还是复杂的DNN、CNN等,都是在单个样本上进行分类的,也就是说,样本之间缺乏联系。例如,在使用CNN进行...
CTC(Connectionist Temporal Classifier,联接时间分类器),主要用于解决输入特征与输出标签的对齐问题。例如下图,由于文字的不同间隔或变形等问题,导致同个文字有不同的表现形式,但实际上都是同一个文字。在识别时会将输入图像分块后再去识别,得出每块属于某个字符的概率(无法识别的标记为特殊字符”-”)。 CTC效果 ...
而这个是我们认为后续提升的关键,谷歌的分子句训练在我们的实验中无法做CTC的Training。 那整个的训练要全部切到整句训练上,这个跟传统的训练方法就会有一个很大的差异,这个差异是造成CTC训练在语音识别中使用的核心瓶颈。 然后我们的并行训练平台,当年的CNN,DNN和LSTM,我指的是分子句的LSTM都可以单机去训练,大家在...