一 .使用CMUSphinx训练声学模型 CMUSphinx工具包中自带好几个高质量的声学模型。美语模型，法语，中文模型。这些模型是经过优化的，为了得到最佳的性能，大多数指令交互系统能直接用这些模型，甚至一些大词汇量的应用也能直接用他们。 除此之外，CMUSphinx提供了功能，能适应现存的模型，为了满足有些需要更高精度的需求。当你需要使用不同的录音环境，（比如
《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
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2024-04-24 15:22:52
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先占个坑，国庆假期的时候来写。10月16号，终于打开了CSDN，想起了还有一篇没写的博客本文适合一些小白看，比较简单，稍微改一下别人的示例代码就行。之前做了点肿瘤检测的工作，就是在图上把肿瘤的位置用边界框标出来，用自己的数据做成了VOC格式，然后训练了faster R-CNN，结果还行。下面要做的工作是在之前的基础上，还要把肿瘤勾画出来，所以就要用到mask R-CNN了，这时候数据就成了问题。用
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2024-07-15 06:23:08
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使用自己生成的OCR数据集进行迁移学习数据集生成挑选所需要的字体生成（ID:字符）映射表文件生成OCR字符样本生成的OCR样本集展示训练集测试集迁移学习训练生成字符样本的（路径 标签）映射表加载数据集，并生成模型文件（.npy）加载数据并训练获得识别模型与准确度 为了防止遗忘，将实验过程记录于此。 数据集生成在进行深度学习的过程中，不论是视频教程还是书籍的示例代码中，常常都是使用已经封装好的经
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2024-09-13 21:49:49
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文章目录CycleganDownload&Prerequisitesbefore your work数据集训练测试pix2pix数据集训练测试 CycleganDownload&PrerequisitesLinux或macOSPython 3CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN安装[PyTorch]（http://pytorch.org和）0.4+和其
公众号后台回复关键字：Pytorch，获取项目github地址。Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras， 作为Pytorch的高阶API。本章我们主要详细介绍Pytorch的高阶API如下相关的内容。构建模型的3种方法(继承nn.Module基类，使用
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2024-09-06 05:59:28
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前不久在实验室接手一个项目，与甲方几经周旋后给了一个接口，核心部分是yolo3的文字检测与cnocr的文本识别。在文本识别中，由于给的预训练的模型的训练数据集与项目应用的数据分布差距较大（最明显的是识别字符的范围不同），可能需要对模型重新训练。为应对甲方朋友的一时兴起，特意花了一个下午搞清楚如何重新训练。特撰写此博客以作记录。一、重训练cnocr的理由"""
识别范围不同，cnocr提供的模型只能
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2024-03-18 13:52:16
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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
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2024-05-22 22:18:02
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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
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2024-06-17 13:29:56
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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
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2024-04-17 09:40:42
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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，
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2024-05-05 19:34:03
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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
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2024-03-28 18:12:38
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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，
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2024-06-21 21:58:08
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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
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2024-07-03 03:19:22
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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
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2024-09-29 12:49:30
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如果是做国内的车牌识别，github上有一个CCPD。这是中科大开源的一个数据集，标注比较详细不过不是按字符分割的方式做的标注（这个数据集的目标是做端到端训练，因为识别模型我考虑的就是做端到端的，所以这不是问题），优点是数据集规模很大，缺点是只有蓝牌并且主要是当地的牌照（皖A）。detectRecog/CCPDgithub.com因为这个数据集存在车牌种类过少地区过于集中的问题，所以我做了一个工
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
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2024-04-02 10:10:43
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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
原创
2024-04-19 04:27:41
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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
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2024-09-30 13:50:57
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配置按照官网的历程就可以，注意我编译的时候找不到各种依赖库的so文件，我自己安装了anaconda,当初安装时为了方便，没想到和自身带的python,也许路径或者变量没整好，导致依赖库总是找不到，后来卸载了anaconda才可以。训练：按照官网就可以总结一些问题：所有操作命令都在faster_rcnn的根目录下执行！！！1.安装easydict 下载安装包，
