参考文献 CTC学习笔记(一) 简介:https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/51763868 CTC学习笔记(二) 训练和公式推导 很详细的公示推导 前向后向算法计算序列概率,并最大化 使用BPTT算法得到损失函数对神经网络参数的偏导. tensorflowbook 具体实现 语音识别实例. 语音识别:深入理解CTC Loss原理 符号表示等非常详细 Sequence Modeling With CTC 最好的教程! 有动图,有对比 CS22

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def create_sparse(batch_size, dtype=np.int32):

https://blog.csdn.net/left_think/article/details/76370453 1. 背景介绍  在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作.这样就有两点不太好: 严格对齐要花费人力.时间.严格对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个序列的输出结果,往往要对预测出的label做一些后处理才可以得到我们最终想要的结果.  虽然现在已经有了一些比较成熟的开源对齐工具供大家使用,但是随着de

CTC,Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题.语音识别端到端解决方案中应用的技术.主要是解决以下两个问题 解决语音输入和标签的对齐问题.对于一段语音输入,将其转化为声学频谱图,传统的声学模型需要对其频谱图上的每一帧对应的发音因素,而采用CTC作为损失函数,只需要一个输入序列和输出序列即可. CTC是一种损失函数,用来衡量输入的序列经过神经网络之后,和真实的输出相差有多少.对于nihao这个发音,不同的人有不同的发

CTC 的工作原理     Fig. 1. How CTC  combine a word (source: https://distill.pub/2017/ctc/) 这篇文章主要解释CTC 的工作原理. Motivation CTC 的全称是Connectionist Temporal Classification. 这个方法主要是解决神经网络label 和output 不对齐的问题(Alignment problem). 这种问题经常出现在scene text recognition,

一.关于warp-ctc CTC可以生成一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签,经常连接在一个RNN网络的末端,训练端到端的语音或文本识别系统.CTC论文 CTC网络的输入 CTC网络的输入是一个样本(图像)经过网络(一般是CNN+RNN)计算后生成的特征向量(特征序列),这部分可参考CRNN论文 特征序列里各个向量是按序排布的,是从图像样本上从左到右的一个个小的区间映射过来的,可以设置区间的大小(宽度),宽度越小,获得的特征序列里的特征向量个数越多,极端情况下,

CTC是2006年的论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks中提到的,论文地址: http://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf 论文中CTC的定义是这样的:把对未分割的序列数据label的任务叫做Temporal Classification,把使用RNNs对未分割的序列数据

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有

知乎:一文读懂CRNN+CTC文本行识别 (详解 CTC loss) 来自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 代码:https://github.com/bai-shang/OCR_TF_CRNN_CTC 文字检测主要解决的问题是哪里有文字,文字的范围有多大,即定位文本行的所在位置和范围及其布局. 文本识别是在文本行定位的基础上,对文本行内容进行识别,将图像中的文本信息转化为文字信息.文字识别主要解决的问题是每个文字是什么. 所以一般来说,从自然场景图

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字

项目地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 编译版下载地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer/releases/tag/v1.0 注意:若使用云服务器 (Windows Server版) 遇到闪退,请按照步骤:我的电脑——属性——管理——添加角色和功能——勾选 桌面体验 ,点击安装,安装之后重启即可. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能 修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力 访问地址:http://sunie

目       录 1..... 应用概述... 2 2..... 免费下载试用... 2 3..... 视频介绍... 2 4..... iNeuLink.Ocr图像数据采集应用... 2 5..... 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统... 4 6..... Ocr基本概念... 7 1.   应用概述 在工业.军工或航天等领域,有些设备及软件系统比较陈旧,但是更换的成本比较高,在实验或生产过程中不能够完整的记录数据,给数据应用和分析造成了很大的障碍,更无法解决实验和生产人员的劳动强

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd

作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的paper,是浙江大学和香港中文大学的工作,这篇文章十分有趣,网友戏称:"无痛涨点,实现简单,良心paper.",在我看来确实是这样的,没有太大的改造结构,不需增加计算成本的条件下,居然能涨两个点mAP.除了本文解读的Libra R-CNN(天秤座 RCNN)[1],我还记得陈恺他们港中文的实验室今年还中了一篇CVPR2019是<Region Prop

使用深度学习来破解 captcha 验证码 本项目会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别 captcha 验证码,建议使用显卡来运行该项目. 下面的可视化代码都是在 jupyter notebook 中完成的,如果你希望写成 python 脚本,稍加修改即可正常运行,当然也可以去掉这些可视化代码.Keras 版本:1.2.2. captcha captcha 是用 python 写的生成验证码的库,它支持图片验证码和语音验证码,我们使用的是它生成图片验证码的功能. 首先我们设置我们的

目录 FCN Abstract Introduction Related Work FCN Adapting classifiers for dense prediction Shift-and-stitch is filter rarefaction a trous algorithm Upsampling is backwards strided convolution patchwise trainig is loss sampling Segmentation Architecture

[摘要] 主要是文字检测和文字识别作为计算机视觉一部分的重要性,基本知识,面临的挑战,以及部分最新的成果. 人类认识了解世界的信息中91%来自视觉,同样计算机视觉成为机器认知世界的基础,也是人工智能研究的热点,而文字识别是计算机的重要组成部分.我们生活当中文字是无处不在的,可以说离开了文字我们衣食住行各方面都会很不方便. 首先,文字并非自然产生,而是人类特有的造物,是高层语义信息的载体,文字从整个文化的角度来讲也是非常重要的,人类的文明离不开文字,文字是我们学习知识.传播信息.记录思想很重要的载

目录 一. CRNN概论 简介 网络 二. CRNN局部之特征提取 三. CRNN局部之BLSTM 四. CRNN局部之CTC 关于CTC是什么东西? CTC理论基础 五. 参考文献 一. CRNN概论 重点:原论文一定要得看!!!英语好的直接看原论文,不懂的地方查资料.英语不好的(比如笔者),先看中文资料,然后再看原论文. 简介 CRNN全称是:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition