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OCR学习路径之基于Attention机制的文本识别

前言 对于单文本行的图片进行识别,另一种常用的网络模型为编码-解码模型(Encoder-Decoder),并加入了注意力模型(Attention model)来帮助特征对齐,故简称EDA。...从这篇文章来引入今天的学习,google提出的Attention-ocr论文。.../pdf/1704.03549.pdf 开源代码:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/attention_ocr 我们用得到的经过矫正的单文本行作为文本识别的输入...α是特征的attention分布,将α和cnn特征做内积 Attention feature vector,即u_t的值follow公式: image.png 在时刻t对 RNN的输入有公式表示为: image.png...由于中文和英文语言本身存在的差异,导致英语的字典很多,而中文字典往往很长,而Attention-ocr中rnn的输出维度与字典长度有关(每个字对应一个类别)。导致Attention-ocr耗时很高。

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Attention 机制

Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。 Attention 到底有什么特别之处?他的原理和本质是什么?Attention都有哪些类型?...这里先让大家对 Attention 有一个宏观的概念,下文会对 Attention 机制做更详细的讲解。在这之前,我们先说说为什么要用 Attention。...的 N 种类型 Attention 有很多种不同的类型:Soft Attention、Hard Attention、静态Attention、动态Attention、Self Attention 等等。...结构层次 结构方面根据是否划分层次关系,分为单层attention,多层attention和多头attention: 1)单层Attention,这是比较普遍的做法,用一个query对一段原文进行一次attention...3)多头Attention,这是Attention is All You Need中提到的multi-head attention,用到了多个query对一段原文进行了多次attention,每个query

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啥是Attention?

会上的大佬们都在说Attention mechanism,那么啥是Attention?...简单点来说,Attention机制就是加权,目前其实现形式包括三种,我把它归纳成: 基于CNN的Attention 基于RNN的Attention self-Attention,即Transformer...Attention in RNN 理解了上面的CNN Attention,后面的都好办了,因为都是大同小异的,基于RNN的Attention也是如此,这里用文章 [3]的公式来解释一下,其使用了encoder-decoder...Multi-Head Attention 要讲清楚Multi-Head Attention就要从单个Attention讲起,论文中把单个Attention叫做ProScaled Dot-duct Attention...Multi-Head Attention如上图右边所示,就是重复多次单个Attention再拼接输出向量,传给一个全连接层输出最终结果。公式如下: ?

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Graph Attention Networks

框架特点 attention 计算机制高效,为每个节点和其每个邻近节点计算attention 可以并行进行 能够按照规则指定neighbor 不同的权重,不受邻居数目的影响 可直接应用到归纳推理问题中...(这个系数 α 就是每次卷积时,用来进行加权求和的系数) 本文采取的计算attention coefficient的函数a是一个单层的前馈网络,LeakyReLU 处理得 ?...机制 不只用一个函数a进行attention coefficient的计算,而是设置K个函数,每一个函数都能计算出一组attention coefficient,并能计算出一组加权求和用的系数,每一个卷积层中...,K个attention机制独立的工作,分别计算出自己的结果后连接在一起,得到卷积的结果,即 ?...对于最后一个卷积层,如果还是使用multi-head attention机制,那么就不采取连接的方式合并不同的attention机制的结果了,而是采用求平均的方式进行处理,即 ? 3.

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OCR Tool PRO Mac(OCR光学字符识别)

推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO,以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出!...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私(不会从您的设备中获取数据)。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。

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Self Attention 详解

Self Attention 详解 前言 注意力机制(Attention),之前也是一直有所听闻的,也能够大概理解 Attention 的本质就是加权,对于 Google 的论文《Attention is...Encoder-Decoder Attention 经常会与 Encoder-Decoder 一起说,但事实上 Attention 并不一定要在 Encoder-Decoder 框架下才能使用的,本质上来说...Attention 原理 正如我们上面提到的,Attention 机制正是希望将有限的注意力集中在重点信息上,快速得到最有效的信息,那么一个最简单最有效的思路就是「加权」。...图片 上面就是我们经常见到的 Attention 公式。最开始接触 self attention 的时候,最不理解的就是 图片 到底是什么东西,为什么又要按照上面的式子去这样计算。...Attention 实现 待施工… 参考资料 The Illustrated Transformer Attention is all you need 超详细图解 Self-Attention

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