自定义损失函数方法定义成函数定义为类class DiceLoss(nn.Module):
def __init__(self,weight=None,size_average=True):
super(DiceLoss,self).__init__()
def forward(self,inputs,targets,smooth=1):
好久没有写博客了，想接着之前pytorch训练好模型一直往下写，如何使用c++调用pytorch训练的pytorch模型。pytorch 1.0已经提供cpp接口了然后我就在mac上捣鼓了一下，发现还是有坑的。我把安装流程记录下来。（顺便求个关注和赞）1.安装pytorch比较喜欢使用anaconda进行包管理，首先我创建一个虚拟环境,python使用3.6,虚拟环境名称cpp：
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2024-04-16 13:10:21
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jetson nano python3.8 安装pytorch（cuda）高版本python安装GPU-pytorch，安装conda，更新CMake需特别注意直接在nano用pip安装的pytorch是CPU版本高版本python环境安装GPU pytorch，需要用CMake编译安装nano自带Cmake版本太低，无法编译，需要卸载重装建议安装conda管理python环境，这里**使用pyt
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2024-08-15 19:43:49
42阅读
CTC
CTC可以生成一个损失函数，用于在序列数据上进行监督式学习，不需要对齐输入数据及标签，经常连接在一个RNN网络的末端，训练端到端的语音和文本识别系统。CTC论文地址： http://www.cs.toronto.edu/%7Egraves/icml_2006.pdf
CTC网络的输入
CTC网络的输入是一个样本（图像）经过网络（一般是CNN+RNN）计算后生成的特征向量（特征序列）。
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2018-05-04 21:22:00
271阅读
2评论
# warp_ctc_pytorch：一个优秀的语音识别工具
## 前言
语音识别（Speech Recognition）是一种将语音信号转换为文本或命令的技术。它在我们的日常生活中被广泛应用，例如语音助手（如Siri、Alexa）和自动语音识别系统。要实现语音识别，我们需要训练一个模型来将语音信号映射到文本。而warp_ctc_pytorch就是一个在语音识别领域中非常流行的工具，它提供了一
原创
2023-07-16 17:19:02
276阅读
一、CTC说明CTC的全称为Connectionist Temporal Classification，中文名称为：连接时序分类。这个方法主要是解决神经网络label和output不对齐的问题，其优点是不用强制对齐标签且标签可变长，仅需输入序列和监督标签序列即可进行训练。目前，该方法主要应用于场景文本识别、语音识别及手写字识别等工程场景。怎么可以实现不对齐标签？定义一个多对一的映射B，目的是为了合
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2023-12-13 02:42:52
167阅读
一、关于warp-ctc CTC可以生成一个损失函数，用于在序列数据上进行监督式学习，不需要对齐输入数据及标签，经常连接在一个RNN网络的末端，训练端到端的语音或文本识别系统。CTC论文 CTC网络的输入CTC网络的输入是一个样本（图像）经过网络（一般是CNN+RNN）计算后生成的特征向量（特征序列），这部分可参考CRNN论文 特征序列里各个向量是按序排布的
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2024-05-27 18:21:01
81阅读
pytorch1.0版本自带有ctc loss就不需要参考本篇文章了。pytorch 0.4版本和0.4.1版本可以参考1. 项目地址SeanNaren/warp-ctc注意直接clone master分支安装的时候会有以下错误cd pytorch_bindingpython setup.py install File "/home/iot1/miniconda2/envs/my...
原创
2021-09-07 11:37:35
301阅读
前言： pytorch0.4.1的安装可以参考我的另外一篇博客pytorch0.4.1安装CTC losspytorch1.0后框架自带有ctc损失函数安装流程克隆项目，在根目录下新建build文件夹git clone https://github.com/SeanNaren/warp-ctc.gitcd warp-ctcmkdir build; cd buildcmake .....
原创
2021-09-07 11:37:33
300阅读
1. feature中有nan值有次max_pool2d参数设计错误出现了这种情况可以通过 print（feature.max()） 看feature的最大值2. target length有0值现在pytorch中有自带的ctcloss其用法>>> T = 50 # Input sequence length>>> C = 20 ...
原创
2021-09-07 09:58:31
1024阅读
最近开始深入OCR这块, 以前倒是训练过开源的Keras-CRNN, 但是它和原文还是不一样, 今天参照Keras-CRNN代码和CRNN论文用pytorch实现CRNN, 由于没有GPU, 自己造了100多张只包含数字的小图片来训练模型, 验证模型能否收敛CRNN流程在这儿不再详细谈CRNN论文了, 主要按照原文做一个流程描述:输入图片要求高度为32, 使用VGG提取特征，高度32倍下采样，因为
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2024-06-04 19:06:19
48阅读
出对齐的结果。这个占位符称为空白占位符，通常使
原创
2022-12-22 03:25:12
436阅读
Reference高大上的动图对数域的计算log_add【Learning Notes】CTC 原理及实现
原创
2021-09-07 11:00:42
872阅读
CTC::Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks(论文解析) 作者：elfin 资料来源：CTC论文
原创
2021-07-02 13:29:11
1059阅读
beam search在使用CTC训练的神经网络中的计算方法
原创
2024-08-04 00:52:48
133阅读
ctc模型详解博客链接https://distill.pub/2017/ctc/
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2024-06-04 11:01:06
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一、原理在正常细胞中，磷脂酰丝氨酸(PS)只分布在细胞膜脂质双层的内侧，而在细胞凋亡早期，细胞膜中的磷脂酰丝氨酸(PS)由脂膜内侧翻向外侧。Annexin V是一种分子量为35~36kD的Ca2+依赖性磷脂结合蛋白，与磷脂酰丝氨酸有高度亲和力，故可通过细胞外侧暴露的磷脂酰丝氨酸与凋亡早期细胞的胞膜结合。因此Annexin V被作为检测细胞早期凋亡的灵敏指标之一。将Annexin V进行荧光素(FI
首先，二者都是解决时序类问题的CTC(一种损失函数)： 传统对于传统语音识别声学模型的训练，每一帧所对应的标签都必须要确定，只有这样才可以对模型进行训练，所以传统方法在训练模型之前必须对数据进行预处理，也就是做语音对齐。但是为了确保对齐更准确，语音对齐的过程需要进行多次反复的迭代，这是一个非常耗费时间耗费
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2024-01-08 21:00:27
76阅读
1. CNN算法CNN算法原理
2. RNN算法最早CNN算法和普通算法类似，都是从由一个输入得到另一个输出，不同的输入之间没有联系，无法实现一些场景（例如：对电影每个时间点的时间类型进行分类，因为时间是连续的，每一个时间点都是由前面的时间点影响的，也就是说输入之间有关联）
2.1 典型的序列数据文章里文字内容语音里音频内容股票市场中价格走势
2.2 基本原理RNN 跟传统神经网络最大的
原创
2022-06-23 17:54:46
1632阅读
需求：调研CNN+LSTM+CTC的实现解决方案; 参考github实现示例代码：#!/usr/bin/env python2#
原创
2023-02-21 09:32:26
183阅读
