RNN 进行时序分类时,不可避免出现冗余信息,如图 所示,5 个时间步分别被识别为 [a,a,a,b,b],然后将重复的字符合并为 “ab”,但是对于如 book 等字符,合并字符后变成了 bok ,显然不行,所以 CTC 使用 blank 机制解决这个问题。 blank 机制原理:以“-”符号代表 blank,RNN 输出序列时,在文本标签中的重复的...
文字识别:通过文字检测的文本框识别为具体的文字。 目前研究主要集中在文字检测和文字识别两个任务,本文只介绍文字识别任务中的一种模型,即CRNN+CTC Loss方案;另外一种方案是基于Attention机制。主要区别在于(后续重点介绍 CTC): [2]:两大方法主要区别在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征信息转化...
RNN和CTC 论文 rcnn论文原文 前言 RCNN是目标检测的经典论文,后面有许多算法也是借鉴里面的思想,所以有必要好好研究一下。 R-CNN 论文用CNN提取出Region Proposals中的featues,然后进行SVM分类与bbox的回归。 模型设计 确定候选框(RP) Region proposals.A variety of recent papers offer methods for generating cat...
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字符,所以得到序列路径“aaa-b”,先移除相邻重复的字符得到“a-b”,然后去...
识别,通常使用CNN、RNN、CTC等模型结合端到端的训练方法。 数据集和标注是为了训练车牌识别模型,需要一些带标注的车牌图像数据 集。数据集的质量和多样性对于模型的性能很重要,因此需要进行有效的数据 采集和数据标注。评估指标在车牌识别任务,经常用的评估指标包括精确率、 ...
重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了? 前海征信大数据算法:风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习,实现医学图像识别分类工程项目 ...
Mask R-CNN采用了和Faster R-CNN相同的两步走策略,即先使用RPN提取候选区域。不同于Faster R-CNN中使用分类和回归的多任务回归,Mask R-CNN在其基础上并行添加了一个用于实例分割的掩码(mask)损失函数,所以Mask R-CNN的损失函数可以表示为式(1.15): (1.15) 式(1.15)中,Lcls表示检测框的分类损失值,Lbox表示预...
Fast R-CNN选择了VGG-16网络结构,并将最后一层的最大池化换成了ROI池化。经过两层共享的全连接和Dropout后,Fast R-CNN接了一个双任务的损失函数,分别用于分类和检测精校,具体结构如图1.9所示。其中Convi_j表示的是第i个网络块的第j层的卷积操作,ReLUi_j表示的是第i个网络块的第j层的ReLU激活函数;Pooli表示...
重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了? 前海征信大数据算法:风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习,实现医学图像识别分类工程项目 ...
[ INFO ] Registered a new subclass with key: CTCGreedyDecoder[ INFO ] New subclass: <class 'extensions.front.tf.Cast_ext.CastFrontExtractor'>[ INFO ] Registered a new subclass with key: Cast[ INFO ] New subclass: <class 'extensions.front.tf.FakeQuantWithMinMaxVars_ext.Fake...