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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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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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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在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文
一、机器学习的概念机器学习的概念： 重点在于学习 ，区别于让机器去执行我们定义好的规则我们让机器去学习，也就是具备一定的预测能力，需要我们给机器大量的数据，以及给定对于这些数据 机器如何去看待的规则（算法） 最终得到一个模型，这个模型 具备一定的预测能力机器学习就是从数据中自动分析获得模型，例用模型对未知数据进行预测最早的机器学习： 垃圾邮件的分辨 传统思路：编写规则，定义垃圾邮件，让计算机执行，
ARM常用指令并不太多,因此使用阅读ARM汇编代码,并不太困难.以下是使用频率最高的指令和伪指令,并不是完整的指令集的教材。详细指令参见参考资料。
l B,BL
l MOV,MVN
l LDR,STR
l ADD,SUB,ADC,SBC,MUL
l AND,ORR,XOR,TST,BIC
l CMP
l
车牌识别文字识别训练全过程解析 目前代码解读还不算完善 后续会补充车牌识别github链接车牌识别文字识别github链接车牌检测end2end实现过程训练方式按照github上介绍就行在解释前定义几个方便理解plate_chr="#京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新学警港澳挂使领民航0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ危险品"
pl
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2024-06-12 14:57:48
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NO是常开（NORMAL OPEN)，就是通常即未通电状态下，是断开的，通电后在电磁线圈的作用下（吸合）处于闭合状态。NC是常闭(NORMAL CLOSE)，就是通常即未通电状态下，是闭合的，通电后在电磁线圈的作用下（吸合）处于断开状态。指接触器、继电器等电气开关元件辅助触点在常态下（未通电时）的状态； https://yunzhi.github.io/headset_kno
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l
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2024-07-30 16:09:06
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# 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（
原创
2024-04-22 06:08:25
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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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CRNN
原创
2021-08-02 16:17:20
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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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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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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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CRNN
原创
2021-08-04 15:54:00
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文章目录前言一、RCNN的步骤二、各个步骤详解1.Extract region proposals2.Compute CNN features3.Classify regions三、代码 前言RCNN是比较老的行人检测算法，用到的各项技术也都是很古老的方法，对于算法急速更新的现状来看，它的作用不大，但是却可以帮助我们入门行人检测算法。充分理解它的每个过程可以帮助我们对行人检测有个大概了解，在以后
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2024-04-16 09:49:00
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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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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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