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，
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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CRNN论文解析
原创
2021-05-26 21:57:10
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重点参考《深度学习（十八）基于R-CNN的物体检测》和《RCNN学习笔记(1):Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Features）【1】是RBG大神将CNN引入目标检测领域的
文章目录简述网络结构介绍卷积层（CNN）循环层（Bi-LSTM）转录层（CTC）网络损失定义网络结构代码（Talk is cheap. Show me the code.）References 简述paper： https://arxiv.org/abs/1507.05717
code：https://github.com/meijieru/crnn.pytorch
额，，，很早之前就看过了，非
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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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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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
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2024-05-11 12:03:51
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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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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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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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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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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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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，
CRNN1) 端到端可训练（把CNN和RNN联合训练）2) 任意长度的输入（图像宽度任意，单词长度任意）3) 训练集无需有字符的标定4) 带字典和不带字典的库（样本）都可以使用5) 性能好，而且模型小（参数少）网络结构架构包括三部分： 1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列； 2) 循环层，预测每一帧的标签分布； 3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。在CRNN的底部，卷积层自动从
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2024-08-06 23:30:51
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引入Attention机制目前在深度学习领域应用的越来越多了，在CV和NLP领域都有大量应用。使用keras的Attention模块，可以说是能随意为深度学习模型插上Attention的翅膀了。那Attention机制的基本原理是什么？它有哪些优缺点呢？Attention机制的提出Attention机制是九几年在CV领域被提出的思想[1]。然后2014年Google DeepMind发表《Recu
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2024-09-17 16:27:33
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