文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用 Keras搭建一个深度卷积神经网络来识别 c验证码

模型总结 模型的大小是16MB，在我的笔记本上跑1000张验证码需要用20秒，当然，显卡会更快。...那么在 Keras 里面，CTC Loss 已经内置了，我们直接定义这样一个函数，即可实现 CTC Loss，由于我们使用的是循环神经网络，所以默认丢掉前面两个输出，因为它们通常无意义，且会影响模型的输出...可以看到模型比上一个模型复杂了许多，但实际上只是因为输入比较多，所以它显得很大。...然后我们兵分两路，一路从左到右输入到 GRU，一路从右到左输入到 GRU，然后将他们输出的结果加起来。...有趣的问题 我又用之前的模型做了个测试，对于 O0O0 这样丧心病狂的验证码，模型偶尔也能正确识别，这让我非常惊讶，它是真的能识别 O 与 0 的差别呢，还是猜出来的呢？这很难说。

54120
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

使用keras实现BiLSTM+CNN+CRF文字标记NER

训练模型使用自定义CTC损失函数，重载模型时报错解决办法 使用keras训练模型，用到了ctc损失函数，需要自定义损失函数如下： self.ctc_model.compile(loss={‘ctc’:...} 训练完模型后需要重载模型，如下： from keras.models import load_model model=load_model(‘final_ctc_model.h5’) 报错：...Unknown loss function : <lambda 由于是自定义的损失函数需要加参数custom_objects，这里需要定义字典{”: lambda y_true, output...: output}) 可能是因为要将自己定义的loss函数加入到keras函数里 在这之前试了很多次，如果用lambda y_true, output: output定义loss 函数字典名只能是'...以上这篇使用keras实现BiLSTM+CNN+CRF文字标记NER就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.4K21

深度学习不定长文字的识别与定位：车牌号识别(keras)

看来开源的车牌生成器，随机生成的车牌确实达到了以假乱真的效果。于是我们基于这个生成器，再自己写一个生成器，用于深度神经网络的数据输入： ?...，同时从左到右、从右到左扫描特征，最后基于扫描的结果，通过计算 Conectionist Temporal Classification(CTC) 损失函数，完成模型训练。...CTC 损失函数 同时，对于循环神经网络的结果，由于长度不固定，可能会有空间上的“错配”： ?...于是这里就使用了CTC 优化函数。CTC 可以在计算过程中，通过综合所有可能情况的排列组合，进而忽略相对的位置关系。...Keras 的 CTC loss 函数位于 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/backend/tensorflow_backend.py

2K10

关于深度学习系列笔记五（层、网络、目标函数和优化器）

神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器 层，多个层链接在一起组合成网络/模型，将输入数据映射为预测值。 输入数据和相应的目标。...代码示例 #神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器 # 层，多个层链接在一起组合成网络/模型，将输入数据映射为预测值。 # 输入数据和相应的目标。...# 选择正确的目标函数对解决问题是非常重要的。网络的目的是使损失尽可能最小化， # 因此，如果目标函数与成功完成当前任务不完全相关，那么网络最终得到的结果可能会不符合你的预期。...，可以用联结主义时序分类（CTC，connectionist temporal classification）损失函数 # 在面对真正全新的研究问题时，需要自主开发目标函数。...#典型的Keras 工作流程 #(1) 定义训练数据：输入张量和目标张量。 #(2) 定义层组成的网络（或模型），将输入映射到目标。 #(3) 配置学习过程：选择损失函数、优化器和需要监控的指标。

86530

Keras系列（二） 建模流程

上周铁柱分享了Keras的优势，本周继续介绍深度学习的核心和建模流程。 神经网络核心 训练神经网络主要围绕以下四个方面：层、数据输入与目标、损失函数、优化器，如图一 ?...图一 层、数据输入、损失函数和优化器之间的关系 从上图可以看出，训练神经网络是一个迭代的过程，输入X经过层的变化后，预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值，再通过优化器重新学习更新权重，经过N...每一层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量。...可以用均方误差（mean-squared error）损失函数；对于序列学习问题，可以用联结主义时序分类（CTC，connectionist temporal classification）损失函数，等等...第二步 构建网络层，包含输入层、隐藏层、输出层。 第三步 编译，确定优化函数，损失函数、评估方法、迭代次数、batch大小等。 第四步 预处理好数据后，feed给算法。 第五步 预测。 ?

1.4K20

FOTS：自然场景的文本检测与识别

对于识别部分，使用的损失是CTC loss- ? 准备检测数据 我们必须转换数据以便我们可以将其输入我们的模型并对输出计算损失。...如果我们的批大小是32，那么输入形状将是(32,512,512,3)，输出形状将是(32,512,512,6)。...在我的例子中，我将所有图像的大小调整为(15,64,3)。我对所有与图像对应的文本进行了编码，并在Keras预处理库的帮助下依次进行了转换。...因此，在编码之后，我们的输出将是(1,15)的形状，这15从哪里来，我将所有编码的文本填充为15个长度。 如果批大小为32，则输入形状为(32,15,64,3)，输出形状为(32,1,15)。...然后这个转到文本识别分支(也就是RNN)和CTC解码器，它给出预测的文本。

1.3K20

2022年3月快手广告算法面试题

；而交叉熵的损失函数是凸函数；     2、均方误差作为损失函数，求导后，梯度与sigmoid的导数有关，会导致训练慢；而交叉熵的损失函数求导后，梯度就是一个差值，误差大的话更新的就快，误差小的话就更新的慢点...如果optimal policy是deterministic的，那么optimal action对应的性能函数将远大于suboptimal actions对应的性能函数，性能函数的大小代表了概率的大小...Policy-Based适用于连续的动作空间，在连续的动作空间中，可以不用计算每个动作的概率，而是通过Gaussian distribution （正态分布）选择action。     3....如果ReLU的输入都是负数的话，会出现“死区”，即神经元输出都是0，为了避免这个问题，需要令ReLU的输入尽量正负平衡，比如在ReLU前加一个BN。...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？

98130

张海腾：语音识别实践教程

，ASR在CTC提出后有一个较大的提升。...个人理解是在CTC之前，seq2seq的建模方式比较难处理输出序列远短于输入序列的情况，以及在不同帧出现的相同音素的输出 其他术语 声学模型：常用的话，包括了HMM,GMM,DNN-HM的声学模型。...端到端的方法：seq2seq+CTC 损失函数， RNN Transducer， Transforme，这里需要补充的话 应该要去看李宏毅2020年的人类语言处理的课程。...： (1000, 128) # 获取标签 Y = np.array(data[:, 1]) #Y的特征尺寸是： (1000,) #数据集划分 #训练集的大小 750 #测试集的大小 250 X_train...建立模型 1、搭建CNN网络 model = Sequential()#多个网络层的线性堆叠 # 输入的大小 input_dim = (16, 8, 1) model.add(Conv2D(64, (3

2.5K30

CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC

整个CRNN分为了三个部分： ①：卷积层：提取特征(代码输入32*256*1) ②：循环层：使用深层双向RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布(64*512) ③：转录层：使用CTC，代替...这篇文章的难点在于： ①：使用深度双层RNN ②：使用CTC（CTC原理极其难懂） 三：CRNN代码 CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像，基于7层CNN（普遍使用VGG16）提取特征图，把特征图按列切分...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。...T可以认为是RNN最大时间长度 ，依照本文代码就是有64个时间时间输入，且每个输入的列向量有512....CTC代码实现方式： 这里用的keras，keras中ctc_batch_cost函数可以实现CTC： 这里输入：args = (y_true, y_pred, pred_length, label_length

1.9K70

CV学习笔记(二十一)：CRNN+CTC

这篇文章的难点在于： ①：使用深度双层RNN ②：使用CTC（CTC原理极其难懂） 三：CRNN代码 CRNN算法输入100*32归一化高度的词条图像，基于7层CNN（普遍使用VGG16）提取特征图，把特征图按列切分...在训练过程中，通过CTC损失函数的指导，实现字符位置与类标的近似软对齐。 以我现在使用的代码为例： ?...，依照本文代码就是有64个时间时间输入，且每个输入的列向量有512....CTC在训练时更多的考虑是将可能映射（去重、去空）出的标签包含的路径的概率之和来最大化(CTC假设每个时间片的输出是相互独立的，则路径的后验概率是每个时间片概率的累积)，那么在输出时根据给定输入搜索概率最大的路径时就更可能搜索出能映射到正确结果的路径...CTC代码实现方式： 这里用的keras，keras中ctc_batch_cost函数可以实现CTC： 这里输入：args = (y_true, y_pred, pred_length, label_length

84640

盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。 ? Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。...1.2 Keras 里的神经网络 组成神经网络的四个方面： 层（layers）和模型（models） 输入（input）和输出（output） 损失函数（loss） 优化器（optimizer） 多个层链接在一起组成了模型...下图给出模型、层、输入、输出、损失函数和优化器之间的关系： ? 层 神经网络里面的基本数据结构是层，而 Keras 里 layers 也是最基本的模块。...error）损失函数 对于序列学习问题，用联结主义时序分类（CTC，connectionist temporal classification）损失函数 有时在面对真正全新的问题时，你还需要自主的设计损失函数...函数式建模 上面的序列式只适用于线性堆叠层的神经网络，但这种假设过于死板，有些网络 需要多个输入 需要多个输出 在层与层之间具有内部分支 这使得网络看起来像是层构成的图（graph），而不是层的线性堆叠

1.8K10

解决Keras中循环使用K.ctc_decode内存不释放的问题

如下一段代码，在多次调用了K.ctc_decode时，会发现程序占用的内存会越来越高，执行速度越来越慢。...：CTC_loss和CTC_decode的模型封装代码避免节点不断增加 该问题可以参考上面的描述，无论是CTC_decode还是CTC_loss，每次运行都会创建节点，避免的方法是将其封装到model中...import ctc_ops as ctc import tensorflow as tf from keras.layers import Layer class CTC_Batch_Cost():...(base_pred,in_len,return_prob) # 使用方法：(注意shape，是batch级的输入) ctc_decoder = CTCDecode() ctc_decoder.ctc_decode...(result,feature_len) 以上这篇解决Keras中循环使用K.ctc_decode内存不释放的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.7K31

OCR文字检测与识别系统：融合文字检测、文字识别和方向分类器的综合解决方案

我们实验发现，对于文本识别，L2正则化对识别准确率有很大的影响。...# 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数 - DistillationCTCLoss: # 基于蒸馏的CTC损失函数，继承自标准的CTC...以上述配置为例，最终蒸馏训练的损失函数包含下面3个部分。 Student和Teacher的最终输出(head_out)与gt的CTC loss，权重为1。...# 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数 - DistillationCTCLoss: # 基于蒸馏的CTC损失函数，继承自标准的CTC...基于标准的 CTC loss，训练一个网络； 提取出训练集合中识别正确的图像集合，记为 G ； 将 G 中的图片依次输入网络， 提取head输出时序特征的 x_t 和 y_t 的对应关系，其中

1.4K40

简单有效的手写文本识别系统优化之路，在IAM 和 RIMES 性能 SOTA！

所描述的系统接受单词或行图像作为输入，然后根据无约束的贪心CTC解码算法[8]返回预测的字符序列。...在许多最近的文本识别/检测工作中遇到的一个典型权衡是关于输入大小的定义：使用预定义的固定大小可以辅助卷积神经网络（CNNs）的建筑设计及训练时间的要求，而通过单独处理每张图像（例如[26]）保留初始图像大小可能会以牺牲小批量选项为代价带来更好的性能...然而，作者假设了一种端到端的训练方法，其中系统的卷积和循环部分都通过最终的CTC损失进行优化。...CTC捷径与主架构一同通过添加两个分支相应的CTC损失并赋予适当的权重来使用多任务损失进行训练。...损失曲线如图2所示，而验证集的评价指标则在图3中报告。正如作者所看到的，损失曲线相似，但采用CTC捷径的情况表现出略好的行为。

8210

SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解

SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。...与 YOLO 不同，在 SSD 中锚框的高度和宽度不是固定的，而是具有固定的纵横比。这是可以避免不同特征图的锚框大小相同的问题，因为随着特征图大小的变化，锚框的大小也会发生变化。...Hard Negative Mining 由于框的数量很大，negative boxes(候选负样本集)的数量也很大。这会造成正例数和负例数之间的不平衡。...使与图像0.1,0.3,0.5,0.7或0.9的最小jaccard重叠，进行patch 随机一个patch 还可以使用光学增强。...以上就是SSD算从输入到输出的前向传播的整个过程以及边界框的编码和解码过程，接下来介绍损失函数。 损失函数 损失函数由两部分组成，分类损失和回归损失。 分类损失用于类别预测。

95020

【深度学习】OCR文本识别

开发一个OCR文字识别软件系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析...非受控场景的文字检测 对于菜单、门头图等非受控场景，由于文字行本身的多角度且字符的笔画宽度变化大，该场景下的文字行定位任务挑战很大。...此外在损失函数的设计方面，考虑到输出序列与输入特征帧序列无法对齐，我们直接使用结构化的Loss（序列对序列的损失），另外引入了背景（Blank）类别以吸收相邻字符的混淆性。...双向RNN后接一个全连接层，输入为RNN层（在某个时刻）输出的特征图，输出为该位置是背景、字符表中文字的概率。全连接层后接CTC（联结主义时间分类器）作为损失函数。...CTC算法不需要训练数据对齐 CTC要求对齐的方式是单调的，像机器翻译，不适合 CTC要求输入和输出是多对一的关系，有的任务是需要严格一对一关系，比如词性标注，不适合 CTC要求输出要比输入短

6.9K20

tf.nn

ctc_beam_search_decoder(): 对输入的日志执行波束搜索解码。ctc_beam_search_decoder_v2(): 对输入的日志执行波束搜索解码。...ctc_greedy_decoder(): 对输入(最佳路径)中给定的日志执行贪婪解码。ctc_loss(): 计算CTC(连接主义时间分类)损失。...ctc_loss_v2(): 计算CTC(连接主义时间分类)损失。ctc_unique_labels(): 获取用于tf.n .ctc_loss的成批标签的惟一标签和索引。...max_pool_with_argmax(): 对输入和输出最大值和索引执行最大池化。moments(.): 计算x的均值和方差。nce_loss(): 计算并返回噪声对比估计训练损失。...一个常见的用例是有shape [batch_size, num_classes]的日志和shape [batch_size]的标签，但是支持更高的维度，在这种情况下，dim-th维度的大小假定为num_classes

1.6K10
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券