# 让机器学会识别文本：使用Python进行CRNN训练
在现代技术领域，机器学习和深度学习已经成为研究和应用的热点。其中，文本识别是一个重要的应用领域，而对于长文本的识别，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种常用的模型。本文将介绍如何使用Python进行CRNN训练的过程。
## 什么是CRNN？
CRNN是一种结合了卷积神经网络（
建议看原文，ctc可以看作一种对字符识别过程中，一整句话的自动切分。 CTC是看似和HMM有些联系，然后也采用DP来进行求解，将CTC结构图中<RNN输出，CTC层>单独拿出来，得到如下形式： 上图如CTC结构图， 最开始只能以(-)或者标签序列中第一个字符开始，即这里的t=1时，是{(-)，(C)}； 在结尾也只能以或标签序列中最后一个字符结束，即这里的 时，是；所以，在所有的路径
文章目录0. 前言1. 数据集准备2.构建网络3.数据读取4.训练模型 0. 前言至于CRNN网络的细节这里就不再多言了，网上有很多关于crnn的介绍，这里直接讲一下代码的实现流程1. 数据集准备CRNN是识别文本的网络，所以我们首先需要构建数据集，使用26个小写字母以及0到9十个数字，一共有36个字符，从这36个字符中随机选择4到9个字符（这里要说明一下，网上很多关于crnn的训练集中每张图片中
优点可以直接从序列标签学习，不需要详细的标注具有直接从图像数据学习信息表现的DCNN的相同性质，既不需要手工特征也不需要预处理步骤，包括实体化/分割，组件定位等;具有 RNN 相同的性质，能够产生一系列标签对类序列对象的长度无约束，只需要在训练阶段和测试阶段对高度进行归一化比标准 DCNN 模型包含的参数要少的多，占用更少的存储空间特征序列提取缩放到相同的高度从卷积层产生的feature map中
4.CRNN原理介绍本文主要是根据论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》翻译总结而来。CRNN可以识别不同大小，不同长度的图片文字。论文还识别了乐谱，理论上该模型也可以有效的识别中文，不区
常用文本识别算法有两种：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，
今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力。实际的工作如果你是一名数据分析师，我相信你对上面的这些词应该不陌生。我自己在刚开始做数据分析的时候，基本上每天就是Excel，就是Excel里面的vlookup、sumifs、数据透视表这些，sql都不怎么用，因为很多
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2023-08-23 21:18:13
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# PyTorch CRNN 训练科普
## 介绍
在计算机视觉领域，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种流行的深度学习模型，通常用于文本识别和光学字符识别（OCR）任务。CRNN结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优势，能够有效地处理变长序列数据，并在文本检测和识别方面取得了很好的成绩。
本文将介绍如何使用PyTo
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic SegmentationAbstract上下文信息对于语义分割和目标检测任务都很重要，这里提出CCNet。对于每个像素，criss-cross attention模块能获得其交叉路径上所有像素的上下文信息，通过进一步的递归操作，每个像素最终可以捕获全图像的依赖关系。此外，提出类别一致损失使得criss-cross
介绍：是目前较为流行的图文识别模型，可识别较长的文本序列， 它利用BLSTM和CTC部件学习字符图像中的上下文关系， 从而有效提升文本识别准确率，使得模型更加鲁棒。 CRNN是一种卷积循环神经网络结构，用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题。 文章认为文字识别是对序列的预测方法，所以采用了对序列预测的RNN网络。通过CNN将图片的特征提取出来后采用RNN对序列进行预测，最后通过一个
yolov5 车牌识别算法，支持12种中文车牌类型 基于yolov5的车牌检测 车牌矫正以及 基于CRNN的车牌识别1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5 教练车牌 6 武警车牌 7 双层黄牌 8 双层武警 9 使馆车牌 10 港澳牌车 11 双层农用车牌 12 民航车牌 效果如下：基于yolov5车牌检测车牌检测+关键点定位1.第一步是目标检测，目标检测大家都很熟悉，常
目录从零写CRNN文字识别 —— （1）准备工作从零写CRNN文字识别 —— （2）准备配置文件从零写CRNN文字识别 —— （3）数据加载器从零写CRNN文字识别 —— （4）搭建模型从零写CRNN文字识别 —— （5）优化器和Loss从零写CRNN文字识别 —— （6）训练前言完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn训练训练部
CRNN项目实战之前写过一篇文章利用CRNN进行文字识别，当时重点讲的CRNN网络结构和CNN部分的代码实现，因为缺少文字数据集没有进行真正的训练，这次正好有一批不定长的字符验证码，正好CRNN主要就是用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，当然是字符和文字都是可以用的，所以这里进行了一次实战。主要是参考github项目：https://github.com/meijieru/crnn.pytor
学习小结通过前面的学习，很多基本概念基本上已经理解；也通过标准的C/C++函数和Windows自带的D2D技术实现了MNIST, CIFAR10, CIFAR100, Image Folder数据集加载，和图像到张量的转换（当然也支持常见的转换，比如Center Crop, Random Crop, Flip Horizontal, Padding Scale…等等转换）；同时自己写的网络加载器，
《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》，是比较老的一篇文章了，在2015年6月发表在arxiv上，但是该方法还是被广泛运用。文章思想：文章认为文字识别是对序列的预测方法，所以采用了对序列预测的
总结自论文：Faster_RCNN，与Pytorch代码：本文主要介绍代码最后部分：trainer.py 、train.py ， 首先分析一些主要理论操作，然后在代码分析里详细介绍其具体实现。首先是训练与测试的过程图： 还是要再次强调：AnchorTargetCreator和ProposalTargetCre
3.1.1.CRNN介绍通过CNN将图片的特征提取出来后采用RNN对序列进行预测，最后通过一个CTC的翻译层得到最终结果。说白了就是CNN+RNN+CTC的结构。 Git 地址https://github.com/bgshih/crnn 论文：paper http://arxiv.org/abs/1507.05717.3.1.2.CNN介绍CNN结构采用的是VGG的结构，并且文章对VGG网络做了一
# CRNN Lite LSTM OCR 训练
## 引言
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指通过计算机对图像中的字符进行识别和转换成可编辑和可搜索的文本。在OCR技术的发展中，深度学习模型已经成为目前最先进的方法之一。其中，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network，卷积循环神经网络）是一种常用于
关于理论部分我看的是b站“霹雳吧啦Wz”的RCNN理论讲解，作为入门小白表示能听懂，需要的同学可以自行观看目录1.环境准备2.训练步骤3.测试过程 4.计算map1.环境准备我是用的是在colab+tensorflow1.14.0上进行训练，其他linux系统训练等同（windows+pytorch的我也有尝试，但是在配置环境时下载pycocotools时windows的很麻烦，而且还得
MTCNN部分1. MTCNN理解 MTCNN是用在人脸识别中的人脸定位领域，使用MTCNN取得了比较好的效果，目前在人脸识别中的人脸定位阶段，很多都是使用MTCNN来完成的； MTCNN一共有3个模型，分别为PNet，RNet，ONet；三个模型就意味着我们要训练三次，事实上也的确如此；训练过程在第三部分讲。 我们使用
