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CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC
kernel
机器学习
深度学习
人工智能
上次的一篇文章说了下DenseNet，这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。
云时之间
2020-05-27
809
0
CV学习笔记(二十)：文本识别(DenseNet)
https
机器学习
深度学习
人工智能
网络安全
在上一篇文章中完成了数据集的拼接仿真，最近又做了一些关于数据集的工作，先是标注了一堆数据集，然后又把数据集再增强了一下(包括加一些噪声，滤波等等)，总之就是力图更模拟日常生活的场景，这些日后再谈，这一篇文章我想先说一下在文本检测完成后，使用的识别模型DenseNet,因为最近看了很多的OCR检测项目，大多是使用的是CTPN+DenseNet的结构，既然大家都采用这个结构，说明其中是有一定的奥秘在这(我原本的想法是使用滤波检测+CRNN)。
云时之间
2020-05-21
1K
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CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
上次的一篇文章说了下DenseNet，这一篇文章来说一下CRNN+CTC的识别原理以及实现过程。这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。
云时之间
2020-05-20
1.9K
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CV学习笔记(二十)：文本识别(DenseNet)
https
机器学习
深度学习
人工智能
网络安全
在上一篇文章中完成了数据集的拼接仿真，最近又做了一些关于数据集的工作，先是标注了一堆数据集，然后又把数据集再增强了一下(包括加一些噪声，滤波等等)，总之就是力图更模拟日常生活的场景，这些日后再谈，这一篇文章我想先说一下在文本检测完成后，使用的识别模型DenseNet,因为最近看了很多的OCR检测项目，大多是使用的是CTPN+DenseNet的结构，既然大家都采用这个结构，说明其中是有一定的奥秘在这(我原本的想法是使用滤波检测+CRNN)。
云时之间
2020-05-15
845
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深度学习与TensorFlow：关于DBN的一些认识
深度学习
tensorflow
最近在学习深度置信网络（DBN）的时候，看过几篇博客，但是在DBN的结构上，一大堆博客讲DBN是将受限玻尔兹曼机（RBM）像砖块一样叠加起来的一个网络，这本身是有一些错误的，修正一波。
云时之间
2018-07-19
641
0
深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)
深度学习
神经网络
tensorflow
存储
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子. 先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件,这样我们的内存利用率会增加不少. 将数据保存为tfrecords文件可以视为这样一个流程： 提取features -> 保存为Example结构对象 -> TFRecordW
云时之间
2018-07-06
881
5
深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记
深度学习
tensorflow
这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法. 1:FCN基本思路 自从CNN成功之后,很多人都在尝试使用CNN进行图像分割,个人认为CNN最厉害的地方是他的多层结构可以自动提取学习的特征,并且将其学习,并且将提取的这些特征进行分类,但是我们当用CNN进行图像分割的时候,CNN的这项优势反而变成了劣势,因为在特征提取时丢失了一些细节,反倒没有办法指出某些像素点属于那些物体,而FCN跟传统的CNN进行像素分割不同,FCN是
云时之间
2018-07-04
350
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深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记
深度学习
tensorflow
这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法.
云时之间
2018-06-29
577
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深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(二)
深度学习
tensorflow
Each layer of data in a convnet is a three-dimensional array of size h × w × d, where h and w are spatial dimensions, and d is the feature or channel dimension. The first layer is the image, with pixel size h × w, and d color channels. Locations in higher layers correspond to the locations in the image they are path-connected to, which are called their receptive fields.
云时之间
2018-06-23
1K
0
深度学习与神经网络:正则化小栗子
深度学习
神经网络
在上一篇文章中我们简单说了说AIC,BIC和L1,L2正则化的东西,而今天这篇文章,我们将着重说说正则化. 1:什么是正则化? 首先,拿过来上一篇文章的定义: √正则化：在损失函数中给每个参数 w 加
云时之间
2018-06-20
341
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深度学习与神经网络:mnist数据集实现手写数字识别
深度学习
神经网络
大家好,在这一篇文章中,我们将做以下的三件事: 1:介绍mnist数据集的使用 2:创建模型,并且保存模型 3:在测试集中使用保存的模型进行检测 一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集. 在我们将mnist数据集准备喂入神经网络时,我们需要提前对数据集进行处理,因为数据集的大小是28*28像素,我们就将每张图片处理成长度784的一维数组,将这个数组作为神经网络的训练特征喂入神经网络. 举个例子
云时之间
2018-06-14
1.5K
0
深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译
深度学习
tensorflow
这篇论文跟上一篇的VGG论文一样,在深度学习领域同样的经典,在2015年的CVPR,该论文拿到了best paper候选的论文,在之后的PASCAL VOC2012,凡是涉及到图像语义分割的模型,都沿用了FCN的结构,并且这篇论文跟VGG的结构也很相似,区别只在于VGG最后的全连接层在FCN上替换为卷积层,因此在我们了解完VGG之后,再来了解FCN是很有意义的.这篇文章我们将对论文进行翻译,同时也是精读,希望读完之后能够有所收获,如果有所错误,也请大家指出.
云时之间
2018-06-13
1K
0
深度学习与神经网络:AutoEncoder自编码
深度学习
神经网络
机器学习
编程算法
今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解. 首先，我们听到自编码，一定会想到，AutoEncoder会是个什么码呢？是条形码，二维码 NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式. 现在我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释
云时之间
2018-06-13
695
0
深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络
深度学习
tensorflow
卷积神经网络
神经网络
在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别. 在我们使用的mnist数据集中,一张分辨率仅仅是 28x28 的黑白图像，就有近 40 万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一 般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 因此将图片进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接 网络,这样看起来是一个很好的主意. 1:关于卷积 卷
云时之间
2018-06-08
421
0
深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络
深度学习
tensorflow
卷积神经网络
神经网络
在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的. 因为mnist的数据集的
云时之间
2018-06-06
537
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深度学习与TensorFlow:VGG论文笔记
深度学习
tensorflow
卷积神经网络
马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正.
云时之间
2018-06-05
867
2
深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络
深度学习
tensorflow
卷积神经网络
神经网络
在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的.
云时之间
2018-06-01
414
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深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络
深度学习
tensorflow
卷积神经网络
神经网络
在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别.
云时之间
2018-05-29
1K
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深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)
深度学习
神经网络
tensorflow
存储
在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子.
云时之间
2018-05-21
3.2K
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深度学习与神经网络:mnist数据集实现手写数字识别
深度学习
神经网络
对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集.
云时之间
2018-05-09
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