一、前言二、网络架构2.1 特征序列提取2.2. 序列标注2.3. 转录2.3.1 标签序列的概率2.3.2 无字典转录2.3.3 基于词典的转录2.4. 网络训练4. 总结一、前言在现实世界中，稳定的视觉对象，如场景文字，手写字符和乐谱，往往以序列的形式出现，而不是孤
原创
2018-09-09 10:49:06
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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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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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CRNN
原创
2021-08-04 15:54:00
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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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CRNN
原创
2021-08-02 16:17:20
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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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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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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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CVPR2022弱监督语义分割：代码仓库：GitHub - Sierkinhane/CS229-ML-Implementation: Implementation of algorithms introduced in CS229. 在六七月份参加了一个比赛，做的项目是提取图片中的文字信息，首先是接触了一些文本检测算法（如CTPN，East），后研究了文本识别
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2024-03-07 21:39:41
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CRNN：文本序列识别文本序列识别是图像领域的一个常见问题。一般来说，从自然场景图片中识别文字需要两步，首先定位图像中的文字位置，然后对文字序列进行识别。 文字检测：解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多长。 文字识别：对定位好的文字区域进行识别，主要解决的问题是每个文字是什么，将图像中的文字区域进转化为字符信息。 文章目录CRNN：文本序列识别一、相关背景介绍二、CRNN模型结构三、实验结果四、
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2024-03-26 10:56:43
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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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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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CRNN是《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》中提出的模型，解决图像中文字识别问题。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1507.05717 github地址：htt
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2024-08-22 09:57:30
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CRNN文本识别模型描述模型结构CNNRNNCTC 描述CRNN是一种简单高效的文本识别模型。相比与Attention类型的文本识别模型，其具有如下优缺点。 优点：容易训练，模型容易收敛，且鲁棒性较高。易于部署，模型结构简单，inference速度快且支持变长输入，适合文本长度变化较大的生产环境。缺点：识别准确率相对较低，在包含大量中文字符集情况下，会比RARE类型的Attention模型低不少
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2024-03-18 08:42:57
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响应时间：对请求作出响应所需要的时间网络传输时间：N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间：A1+A3
数据库服务器处理时间：A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2并发用户数的计算公式系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
同时
参考(三)Kubernetes 源码剖析之学习Informer机制如何高效掌控K8s资源变化？K8s Informer实现机制浅析25 | 深入解析声明式API（二）：编写自定义控制器k8s client-go informer中的processorlistener数据消费，缓存的分析架构Informer 和 Controller便于理解的架构图这里 Indexer「索引」 和 Local Sto
