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...
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...
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...
CTC loss 序列合并机制 训练阶段 测试阶段 1、CRNN 介绍 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。
CTC lexicon-based lexicon-free feature sequence —— receptive field感受野 CRNN——CTC CTC Theory 为了让所有的path都能在图中唯一、合法的表示,结点转换有如下约束: 转换只能往右下方向,其他方向不允许 相同的字符之间起码要有一个空字符 非空字符不能被跳过 ...
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 ...
首先,使用Faster R-CNN网络进行车牌定位:先通过RPN(区域提案网络)进行候选区域提取与输出,提供粗略搜索范围,再通过分类层结合提议目标层生成的边界框坐标和其回归系数,生成所需的最终边界框;然后,将车牌识别看作序列标记问题,使用具有CTC损耗的BRNN(双向循环神经网络)用于标记其顺序特征,实现车牌字符识别.试验结果表明,...
)+LSTM. 用于多标签图片分类,即识别一张图片中的多个物体与类别。CNN采用的VGGNET。MaskR-CNN:RPN+CNN。MaskR-CNN是两步,第一步是RPN。第二步,CNN提取特征,并行预测分类和box offset,同时对每个ROI输出一个二进制蒙版(mask)。CNN+RNN(LSTM)。比如进行多文字识别的CRNN,基于CNN+RNN+CTC。CNN ...
图2:CTC算法流程 所以存在一个图像到conv5候选区域的映射过程,在Fast R-CNN源码中通过卷积后,图像的相对位置不变这一特征完成的。在Fast R-CNN使用的VGG网络中,通过max pooling做了4次stride=2的降采样,而VGG的卷积都是same卷积(卷积后图像的尺寸不变),所以特征图的尺寸变成了原来的1/16=0.625,在ROI pooling...