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关键词

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 Transfer】paying more attention to attention

论文名:Paying more attention to attention: improving the performance of convolutional neural networks via Attention Transfer 接受:ICLR2017 解决问题:为了提升学生网络的性能。 具体来说可以划分为: activation-based spatial attention maps gradient-based spatial attention maps 本文具体贡献: 提出使用 attention作为迁移知识的特殊机制。 2Attention Transfer 1.

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    图解Attention

    关于Attention的公式推导,我在这篇文章讲过了,本篇文章主要以图示的方式进行讲解 下图是一个Encoder架构,$s_0$从值上来说与$h_m$是相等的,只不过这里换了个名字 首先我们需要将$s_ 到这里实际上整个Seq2Seq(with Attention)就讲完了,但是其中还有一些细节,比方说,align()函数怎么设计?$c_i$如何应用到Decoder中?

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    OCR material

    http://arxiv.org/abs/1507.05717 github: https://github.com/bgshih/crnn Recursive Recurrent Nets with Attention lenet-convolutional-neural-network-in-python/ Scan, Attend and Read: End-to-End Handwritten Paragraph Recognition with MDLSTM Attention github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ? github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique

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    Attention机制总结

    Soft attention: 以概率进行加权输入到下一层; Hard attention: 选取一个输入到下一层。 针对向量计算方式的变体: soft / global / dynamic (都是soft attention) hard local attention(半软半硬attention) 静态attention 强制前向attention soft / global / dynamic (都是soft attention) 是求概率分布,就是对于任意一个单词或者values都给出概率,attention得分经过 local attention(半软半硬attention) 先选中一个区域,然后在其中的各个小部分生成概率分布。 Self- attention 在没有额外信息下,仍然可以允许向量values使用self attention来处理自己,从句子中提取需要关注的信息。

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    Soft Attention Model

    大体分为三类: 1.Location-based Attention 2.General Attention 3.Concatenation-based Attention 其中General Attention Location-based Attention Location-based的意思就是,这里的attention没有其他额外所关注的对象,即attention的向量就是hih_{i}hi​本身,因而fff 的设计如下: si=f(hi)=Attention(WThi+b)s_{i} = f(h_{i}) = Attention(W^Th_{i}+b) si​=f(hi​)=Attention(WThi​+ Sigma_{i=1}^n\;\alpha_{i}x_{i} Attention(X,q)=Σi=1n​αi​xi​ Attention值得计算过程如下图:Attention值得计算过程如下图:Attention 于是输出向量hi这样计算: hi=Attention((K,V),qi)h_{i} = Attention((K,V),q_{i}) hi​=Attention((K,V),qi​) =Σj=1N(αijvj

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    attention 机制入门

    在下面这两篇文章中都有提到 attention 机制: 使聊天机器人的对话更有营养 如何自动生成文章摘要 今天来看看 attention 是什么。 下面这篇论文算是在NLP中第一个使用attention机制的工作。 他们把attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT)上,NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型,也就是一个encoder to decoder模型 https:/ 权重 alpha 由 e 计算,alpha i j 相当于 y i 是由 x j 翻译而成的概率,这个概率就反映了 hj 的重要性 这里就应用了 attention 机制,这样 decoder 就决定了输入句子中的什么部分需要加以注意 这篇文章中有 seq2seq+attention 的实现: seq2seq 的 keras 实现

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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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    Attention 待更新

    Attention 注意力机制可以描述为一个函数,这个函数将query和一组key-value对映射成一个输出。 Scaled Dot-Porduct Attention ? 代码可以参考大神的这两个repo: (1)https://github.com/CyberZHG/keras-self-attention (2)https://github.com/CyberZHG/

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    Attention函数手册!

    作者:一元,四品炼丹师 前言 目前的诸多机器学习相关的问题,诸如推荐问题中的序列处理,时间序列的预测,文本分类等问题都会涉及到Attention函数的使用,Attention已经成为了这些问题在建模时的最为核心的模块 而我们在实践的过程中发现,attention计算方式的不同对于不同的问题会有些许影响,有的时候影响还很大,所以在本文我们看看有哪些常用的attention函数。 参考文献 Attention基本公式及其变种 Attention? Attention! [机器学习]常用距离定义与计算

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    Attention机制

    Attention机制 既然采用固定的向量表示输入序列会限制模型性能,那能不能让解码器每次接收的输入都不一样呢,在每次输出时,让解码器有侧重的关注输入序列的不同部分(如:输出“machine”时,应更加关注 “机”和“器”,输出“learning”时,应更加关注“学”和“习”),这就是Attention机制的思想。 加入Attention机制的Encoder-Decoder整体框架如下图所示 ? 总结 Attention机制几乎是现在所有序列学习的必备,Attention不是一种模型而是一种思想,受到人类在处理数据时分散注意力的启发,许多模型加上Attention机制都得到了state-of-art

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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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    OCR识别

    最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别,就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。 1.腾讯云OCR ---- 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明: 身份证OCR接口 -  https://cloud.tencent.com/document 2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用,作者当时在这一步花了很长时间 ? ? 创建完之后就可以拿到appId,API Key,Secret Key,就可以调用百度提供的api了 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明: 身份证OCR 营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86

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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 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. Graph Attention Networks 详细X   没有英汉互译结果 请尝试网页搜索

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    Android NinePatch Attention

    I have got many crash report data about using NinePath Drwable. I put a .9.png f...

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    Attention based models

    这里的attention计算方法被称为Additive attention (or multi-layer perceptron attention) ? 2. 另一方面则是针对在hard attention 和 soft attention之间做一个调和,提出了local attention. ? local attention 文中提到了local attention的两种策略,一种是假设source 和 target是对齐的,那么pt = t. 比较基本的到此为止我应该介绍差不多了,在之后的发展中,attention 机制在各个领域被应用,被改进,形成了各种各样,色彩缤纷的attention. 2017年对attention注意是一个不平凡的一年 作者将attention嵌入到了循环结构中,使得每个时刻得到的attention能够非线性组合起来。 ? ? ?

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    OCR技术简介

    OCR的应用场景 根据识别场景,可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。 OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR技术的重中之重。 SegLink的网络结构[8] 有一些研究引入了注意力机制,如下图模型采用Dense Attention模型来对图像的权重进行评估。 Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。 FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。

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      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

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