论文提出新颖的轻量级通道注意力机制coordinate attention，能够同时考虑通道间关系以及长距离的位置信息。通过实验发现，coordinate attention可有效地提升模型的准确公众号论文: Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.02907论文
整体来说，Backbone、RPN和Fast RCNN是三个相对独立的模块。Backbone对每张图片产生5 level的特征，并送入RPN。RPN对送入的特征，首先经过3x3卷积，随后用sibling 1x1卷积产生分类和bbox信息，分类是指该anchor是否包含Object，bbox信息为四维，包括(dx, dy, dw, dh)。初始anchor加上偏移量后用于判断正负或忽略样本，并确定归
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2024-07-10 15:07:18
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第一步：数据格式转换 1.编译conver_imageset,在\Caffe-Master\Build\x64\Release下生成convert_imageset.exe。 2.在根目录data文件下新建属于自己的数据集文件夹（主要是为了便于整理，具体位置可以根据自己需要创建）  
《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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论文：http://arxiv.org/abs/1507.05717 github项目：https://github/bgshih/crnn#train-a-new-modelhttps://github/meijieru/crnn.pytorch 目录原理（1）网络结构（2）CTC实战（1）数据集（2）Model（3）Train（4）demo总结实验结果存在的问题 原理（1）
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2024-08-09 16:54:28
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所以，在模型结构那张图上，经过卷积计算后的特征层Convolutional feature maps，是可以切分成一条条的特征的，每一条特征对应
原创
2024-08-04 00:52:32
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一、引言 分类算法有很多，不同分分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）来评价分类算法。 正确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一
最近在一个爬虫项目中遇到了验证码，需要机器自动识别绕过。刚好与题主的问题类似，在这里做一些分享。在网上调研了资料和文献后，分别采用OCR识别和模板库匹配方法对不同类型验证码进行了识别。主要过程可以分解为三个步骤：1.图片清理，2.字符切分，3.字符识别。以下结合工作经验和调研内容讲解一些常用的验证码识别方法和过程。1.图片清理图片清理是为接下来的机器学习或模板匹配阶段做准备的，指通过灰度化、二值化
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2024-10-30 13:31:30
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An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition作者:Xiang Bai摘要与以前的场景文本识别系统相比，所提出的架构具有四个不同的特性：（1）与大多数现有的组件需要单独训练和协调的算法相比，它是端对端训练
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2024-04-19 18:40:37
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CTPN前言需阅读faster-rcnn相关摘要问题分析文字目标的特殊性，一个很大的先验是，文字总是水平排列的。文字的特征总感觉体现在edge上。自然场景文字检测的难点在于：小目标，遮挡，仿射畸变。本文使用VGG16，只使用conv5，可能对小文字的检测效果不好。文本检测和一般目标检测的不同——文本线是一个sequence（字符、字符的一部分、多字符组成的一个sequence），而不是一般目标检测
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2024-06-24 17:50:54
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CRNN
原创
2021-08-04 15:54:00
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汉字识别问题，是将各种打字、印刷或书写的汉字文本中每一个汉字的图形或图像用计算机将其辨认出来，并标注其汉字类别代码的问题。因此，汉字识别是一个图像识别问题。 汉字识别数量极大，一般在4000个以上，是实际模式识别问题中类别数量最多的模式识别问题之一，故又称之为超多类模式识别问题。
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2024-05-16 03:35:45
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CRNN
原创
2021-08-02 16:17:20
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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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SPP-Net是对rcnn的改进，spatial Pyramid Pooling，主要观点： （1）共用特征卷积图 （2）空间金字塔池化，有效地解决了不同尺度的图片在全连接层输出不一致的问题。RCNN存在的问题： （1）RCNN通过对图像的裁剪crop或缩放warp，使得输入图片的信息缺失或变形，降低了图片识别的准确率。 （2）对每个RP进行卷积计算，算力过大。 下图上是RCNN
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2024-07-23 10:11:25
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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
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2024-02-07 22:18:03
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文章目录1.基础模型1.1传统模型（HMM和CRF）1.2 传统RNN模型2. 改进的RNN模型2.1 LSTM模型2.1 GRU模型2.3 注意力机制 1.基础模型1.1传统模型（HMM和CRF）隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model），隐马尔可夫模型，一般以文本序列数据为输入，以该序列对应的隐含序列为输出。CRF（Conditional Random Fields）模型，称为
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2024-06-30 17:03:15
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、CRNN模型介绍1.模型结构2.CTCLossbeam search二、使用pytorch实现crnn数据集 前言文本识别是图像领域的一个常见任务，场景文字识别OCR任务中，需要先检测出图像中文字位置，再对检测出的文字进行识别，文本介绍的CRNN模型可用于后者， 对检测出的文字进行识别。An End-to-End T
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2024-04-07 20:45:04
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参考学习视频：CRNN整体流程_哔哩哔哩_bilibili
1 基本原理原论文An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition（一种端到端可训练神经网络用于图像序列的识别及其在场景文本识别中的应用）&nbs
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2024-05-13 15:43:43
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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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