基于pytorch的LSTM进行字符级文本生成实战 文章目录基于pytorch的LSTM进行字符级文本生成实战前言一、数据集二、代码实现1.导入库及LSTM模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数总结完整代码后续 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习中深度学习的内容使用pytorch构建LST
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2024-03-06 07:45:35
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文章目录一、CTPN简介二、CTPN检测流程三、小结一、CTPN简介一个简单的文字识别流程如下：Step 1. 通过手机、摄像机、扫描仪等设备采集
原创
2019-08-23 22:27:22
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何为OCR ？OCR的全称为“Optical Character Recognition” 中文翻译为光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机和人都能够理解的形式的过程。先来看一个简单的OCR的流程：第一步，通过图像信息采集（一般就是相机），得到包含了待识别字符的图像，分析结构。第二步，运用阈值操作等一些图像处理的方法对待测...
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2021-08-30 16:26:34
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前言今天讲的是CTPN，Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network同样无论别人怎么写，我们讲原理力求简单，用最low的话，讲最复杂的原理（吹个牛，别介意），可能讲的并不是那么好但是一定更倾向于我们这儿样的小白。话不多说，开整。算法初识1》算法能干什么？ 答：识别文本啊，你看他那个名字，就是场景文本
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2024-06-29 17:12:49
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在进行文本检测和识别的研究时，CTPN（Curve Text Proposal Network）是一种非常有效的深度学习模型，它在图像中的文本检测方面表现优异。本文将详细记录我在解决“CTPN PyTorch”相关问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及进阶指南。
### 环境配置
为了确保CTPN模型可以正常运行，首先需要配置Python和相关依赖。以下是整个
自然场景文本检测CTPN流程详解标签： 文本检测 CTPN tensorflow说明： 借鉴了网上很多资源，如有侵权，请联系本人删除！摘要对于自然场景中的文本检测，难点是：字体多变、遮挡、不规则变化等，其实对于实际的应用场景，针对自己的需求可以采用通用的目标检测框架（faster Rcnn，SSD，Yolo，Retina）等网络，或许也能满足项目的需求。而CTPN等用于文本检测的方法，对...
原创
2021-09-07 11:32:10
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文，本文章将从数据处理、训练标签生成、神经网络搭建、损失函数设计、训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN。CTPN算法理论可以参考这里。https://..com/skyfsm/p/9776611.html本文项目代码 获取方式...
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2021-10-25 11:51:15
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# 唐宇迪pytorch资源文字识别ctpn实现教程
## 引言
本文将教会你如何使用唐宇迪的PyTorch资源实现文字识别CTPN（Connectionist Text Proposal Network）。CTPN是一种用于场景文本检测的深度学习模型，该模型能够检测图像中的文本区域，并生成对应的文本框。我们将按照以下步骤来实现这个任务。
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现过程的步骤和对
原创
2024-01-31 06:07:51
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checkpoint一种用时间换空间的策略
torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args, **kwargs)为模型或模型的一部分设置Checkpoint 。检查点用计算换内存（节省内存）。 检查点部分并不保存中间激活值，而是在反向传播时重新计算它们。 它可以应用于模型的任何部分。具体而言，在前向传递中，function将以
BiLSTM-CRF 被提出用于NER或者词性标注，效果比单纯的CRF或者lstm或者bilstm效果都要好。根据pytorch官方指南(https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion)，实现了BiLSTM-CRF一个toy级别
# 实现 PyTorch 文本识别
## 整体流程
首先，我们需要了解整个实现 PyTorch 文本识别的流程，然后逐步教会小白如何实现。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
D --> E(使用模型进行文本识别)
```
### 状
原创
2024-04-22 05:54:39
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# PyTorch文本识别实现教程
## 1. 整体流程
以下是实现PyTorch文本识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据准备和预处理 |
| 步骤2 | 模型设计和训练 |
| 步骤3 | 模型评估和调优 |
| 步骤4 | 模型部署和使用 |
接下来将详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
## 2. 数据准备和预处理
在该步骤中，
原创
2024-01-23 04:14:26
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# 使用 PyTorch 实现文本检测的入门指南
文本检测是计算机视觉与自然语言处理结合的重要任务之一，它旨在从图像中检测和识别文本内容。本文将指导您如何在 PyTorch 中实现文本检测，从基本流程开始，到代码实现与注释的详细解释。
## 1. 流程概览
首先，我们将整个文本检测过程分为以下几个步骤：
| 步骤序号 | 步骤描述 |
|---
在这篇博文中，我将详细记录如何使用PyTorch进行花卉检测与识别的过程。我会涵盖从基本的背景定位到参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南、生态扩展等各个方面，带领大家深入理解这个项目。
在实际应用中，花卉识别对园艺、农业以及生物多样性研究等领域有着重要的影响。在自动化种植、病虫害监测、生态研究等场景中，应用准确的花卉识别技术，能够大大提高工作效率并减少人工成本。我们可以用以下公式来描述花卉识别
字符检测CTPN的tensorflow实现训练步骤预测单张图片检测效果图参考：https://github.com/Li-Ming-Fan/OCR-DETECTION-CTPN训练步骤按照以下步骤训练CTPN模型：1，python data_base_normalize.py＃规范化预训练的背景图片2，python data_generator.py 0＃生成验证数据3，python data_generator.py 1＃生成训练数据4，python script_detect.py＃进行训
原创
2021-07-29 12:18:23
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前言本系列教程为pytorch官网文档翻译。本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html系列教程总目录传送门：我是一个传送门本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载：下载地址：https://github.com/Holy-Shin
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2024-05-06 10:45:03
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文章目录0. 前言1. AWS 配置2. 环境配置3. 分布式训练代码3.1. imports & helper function3.2. 训练代码3.3. 验证代码3.4. 设置输入数据相关参数3.5. 初始化 process group3.6. 模型初始化3.7. 初始化 dataloaders3.8. 训练loop代码4. 开始分布式训练 0. 前言官方链接目标：在两台AWS上运行
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2024-06-07 09:25:03
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前言：最近在做文本生成的工作，调研发现针对不同的文本生成场景（机器翻译、对话生成、图像描述、data-to-text 等），客观评价指标也不尽相同。虽然网络上已经有很多关于文本生成评价指标的文章，本博客也是基于现有资源的一个汇总，但这些文章大多是对评价指标原理的系统性梳理，很少结合相应的代码实现。我认为还是要使用理论实践相结合的方式，通过代码来辅助我们更好地理解这些评价指标，毕竟我们是要根据这些评
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2024-01-08 22:45:09
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今天我们来说一下，如何使用python识别PDF中的文字。今天，我们用Python3, pillow, wand和三个python包，分别是Tesseract下的：textract，pytesseract和pyocr。下面的内容，同样也适用于普通文本，但是这货识别结果不是百分百准确，所以后期不要忘记仔细检查它。更高层次的识别或者说是更人性化的代码实现，我们放在下一期文章，这篇文章我们先来简单的进阶
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2023-10-13 17:00:33
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模型加速之轻量化网络实现模型加速的方法： 1.轻量化设计：从模型设计时就采用一些轻量化的思想，例如采用深度可分离卷积、分组卷积等轻量化卷积方式，减少卷积过程的计算量。此外，利用全局池化来取代全连接层，利用1*1卷积实现特征的通道降维，也可以降低模型的计算量，这两点在众多网络中已经得到了应用；2.BN层合并：在训练检测模型时，BN层可以有效加速收敛，并在一定程度上防止模型的过拟合，但在前向测试时，B
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2023-10-03 22:45:18
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