为了识别验证码,我们将使用 CRNN(卷积递归神经网络)模型。该模型结合了 卷积神经网络(CNN) 和 递归神经网络(RNN),并使用 CTC(Connectionist Temporal Classification) 损失函数进行训练。CNN 用于提取图像特征,而 RNN 用于处理字符序列。 (1) 定义模型架构 python import torch import torch.nn as nn class CRNNMod...
在卷积神经网络(CNN)中,卷积核的系数也是权重。 超参数(Hyperparameters) 定义: 超参数是在模型训练开始之前设置的参数,它们不是通过训练过程学习得到的。 在PyTorch 中,超参数通常需要手动设置,并且用于控制模型的训练过程,包括训练的速度、复杂度和稳定性。 用途: 超参数用于指导模型的学习过程,例如学习率、批次大小...
然后将根据建议提取的目标图像标准化,作为CNN的标准输入可以看作窗口通过滑动获得潜在的目标图像,在RCNN中一般Candidate选项为1k2k个即可,即可理解为将图片划分成1k2k个网格,之后再对网格进行特征提取或卷积操作,这根据RCNN类算法下的分支来决定。然后基于就建议提取的目标图像将其标准化为CNN的标准输入。 (2)CNN特征...
然后将根据建议提取的目标图像标准化,作为CNN的标准输入可以看作窗口通过滑动获得潜在的目标图像,在RCNN中一般Candidate选项为1k2k个即可,即可理解为将图片划分成1k2k个网格,之后再对网格进行特征提取或卷积操作,这根据RCNN类算法下的分支来决定。然后基于就建议提取的目标图像将其标准化为CNN的标准输入。 (2)CNN特征...
CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称...
crnn的网络由cnn(卷积层)和rnn(循环层)组合而成,cnn负责图像特征提取、rnn负责文字的序列特征提取。由于项目的字符特性(即共有7个字符,第一个是汉字,第二个是字母,其余是字母和数字),我们是不是可以将rnn网络去除,只保留cnn网络并对cnn进行改进,以达到车牌识别的目的呢?这是笔者在进行这个项目时突然冒出的一个...
CRNN模型利用CNN提取特征,然后通过RNN实现对序列数据的建模,最后通过一个全连接层进行分类。在此过程中,CTC(Connectionist Temporal Classification)损失函数用于处理输入与输出长度不一致的问题。 模型架构 CRNN的基本结构如下: 卷积层:用于提取图像特征。 循环层:用于处理序列数据,学习字符间的关系。
PyTorch学习系列教程:卷积神经网络【CNN】 PyTorch学习系列教程:循环神经网络【RNN】 DNN、CNN和RNN是深度学习中的三大经典神经网络,分别有各自的适用场景。但为了能够在同一任务下综合对比这三种网络,本文选择对股票预测这一任务开展实验,其中DNN可以将历史序列特征转化为全连接网络,而CNN则可利用一维卷积进行特征提取,RNN...
此项目使用CNN + RNN + CTCLoss实现OCR系统,灵感来自CRNN网络。 一、用法 python./train.py --help 二、演示 1、使用TestDataset数据生成器训练简单的OCR。训练60-100次。 python train.py --test-init True --test-epoch 10 --output-dir<path_to_folder_with_snapshots> ...
本repo中使用的是CNN+RNN+CTC的机制,实际上可以使用CNN+CTC的机制,CNN推荐选择densenet或者resnet 使用说明 使用预训练测试 运行demo.py 写入测试图片的路径即可,如果想要显示ctpn的结果,修改文件./ctpn/ctpn/other.py 的draw_boxes函数的最后部分,cv2.inwrite('dest_path',img),如此,可以得到ctpn检测的文字区域框...