这两大主流技术在其特征学习阶段都采用了 CNN+RNN 的网络结构,CRNN OCR 在对齐时采取的方式是 CTC 算法,而 attention OCR 采取的方式则是 attention 机制。 二、CRNN 介绍 [3]: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,不用先对单个文字进行切割,而是将...
传统常用的分类器有线性模型LR、朴素贝叶斯NB、最近邻KNN、支持向量机SVM、树结构(xgboosting、Adaboosting、RF、Lgb)。神经网络则不同,可以直接看成神经网络构建模型选择出特征,然后直接softmax分类就好。 二.RCNN网络 2.1 RCNN网络图 2.2 RCNN模型说明 RCNN网络主要有由RNN、CNN两个组成,RNN也不是传统意义上的丢...
CRNN 数据训练格式 rcnn训练过程 RCNN算法总体思路 生成2000个建议框,对建议框进行CNN提取特征,SVM 进行目标分类。 训练过程: 1、准备region proposal。对于训练集中的所有图像,采用selective search方式来获取,最后每个图像获取约2000个region proposal。 2、准备正负样本。如果某个region proposal和当前图像上的所有gro...
第一种方法(“tightest square with context”) ,将每个目标proposal包围到最紧的方形中,然后缩放(各向同性)到CNN输入的尺寸。图Figure 7 B列展示了这种转换。这种方法的一个变种是排除包围在原始目标proposal外层的环境信息。图Figure 7 C列展示了这种转换。
那么如何建立某个位置和其特征的对应关系呢?可能你已经想到了,使用Faster R-CNN的anchor机制。如SSD的框架图所示,假如某一层特征图(图b)大小是8*8,那么就使用3*3的滑窗提取每个位置的特征,然后这个特征回归得到目标的坐标信息和类别信息(图c)。 不同于Faster R-CNN,这个anchor是在多个feature map上,这样可以利...
L l o c ( t u , v ) = ∑ i ∈ { x , y , w , h } s m o o t h L 1 ( t i u − v i ) L_loc(t^u,v) = \sum_{i\in {\{x,y,w,h\}}}smooth_{L_1}(t_i^u-v_i)Lloc(tu,v)=i∈{x,y,w,h}∑smoothL1(tiu−vi):就是两框之...
Learning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation - rcnn-depth/mcg/src/external/RF_Reg_C/regRF_train.m at master · s-gupta/rcnn-depth
R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量机(SVM)等算法,实现目标检测技术。 R-CNN的全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。 一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并使用图像识别方法...
总思路:首先输入一张图片,我们先定位出2000个物体候选框,然后采用CNN提取每个候选框中图片的特征向量,特征向量的维度为4096维,接着采用svm算法对各个候选框中的物体进行分类识别。也就是总个过程分为三个程序:a、找出候选框;b、利用CNN提取特征向量;c、利用SVM进行特征向量分类。具体流程如下图片所示: ...
The bird's nest on the transmission line tower has a bad impact on the transmission equipment, and even threaten the safe and stable operation of the power grid. In recent years, the number of bird pest in transmission line is increasing year by year, resulting in increasing economic losses...