手写文本识别(CNN + LSTM + CTC)需要RNN解释 CNN损失为2.302 (ln(10)) 线性损失和精度CNN图 CNN模型的损失不收敛 TensorFlow:在训练BLSTM时没有减少CTC损失 为什么我在CNN中得到尖峰图(损失与时期) 计算验证损失与训练损失并行 多类分类交叉损失函数的Keras CNN ...
解释一下,对于RNN+CTC模型来说,RNN输出的就是概率 ,t表示的是RNN里面的时间的概念。乘法表示一条路径的所有字符概率相乘,加法表示多条路径。因为上面说过CTC对齐输入输出是多对一的,例如 与 对应的都是“hello”,这就是输出的其中两条路径,要将所有的路径相加才是输出的条件概率 但是对于一个输出,路径会非常的...
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...
采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络,将特征提取,序列建模以及转录整合到统一的模型...
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为最终的识别结果。这两大主流技术在其特征...
1)CTC loss,优点,label制作非常简单;缺点,收敛速度一般。2)CE loss,优点,收敛速度很快,很稳定...
CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC) CNN+Seq2Seq+Attention 其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式,具体算法原理比较复杂,就不做详细的探讨。其中CTC可参考这篇博文,关于Attention机制的介绍,可以参考我的另一篇博文。 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,在2015年被提出,是一种卷积循环神经网络结构,用于解决...
在和其他多个技术点结合后,讯飞DFCNN的语音识别框架在内部数千小时的中文语音短信听写任务上,获得了相比目前业界最好的语音识别框架——双向RNN-CTC系统15%的性能提升,同时结合讯飞的HPC平台和多GPU并行加速技术,训练速度也优于传统的双向LSTM CTC系统。DFCNN的提出开辟了语音识别新的一片天地,后续基于DFCNN框架,我们还...
CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 手写汉字脱机识别的困难手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它们的识别对象都是二维的方块汉字,工作原理相同,系统构成也基本相似,但手写汉字脱机识别问题更多,困难更大。 手写汉字脱机识别为什么那么困难呢?我们认为:最根本的原因是手写汉字的字形变化太大!我国有...
网络具体来说(,BL我们STM使用了)卷对提取积的特征神经网络进行(序列CNN建模),对最后验证码通过图像连接进行时序特征分类提取(,CTC然后)利用实现不定长序列的识别。 CNN是一种深度学习算法,具有强大的特征提取能力。通过对验证码图像进行卷积、池化等操作,我们可以提取出图像中的关键信息,如字符的形状、大小、颜色等...