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深度学习CTPN+CRNN实现图片内文字的定位与识别(OCR)

因为硬件限制,所以样本较少,感觉样本数量应该要几千万甚至上亿,才会比较稳定。 150万个样本训练也没收敛,还有2.5左右的cost.4:CTPN+CRNN整合场景文字检测识别结果没有进行版面分析,所以识别结果没有按顺序输出 其中标点符号训练集较少,错得较多。 整体识别率感觉还行,如果加大训练样本至几千万,上亿,应该会比较稳定,识别也会比较好 ??http:blog.csdn.netu013293750articledetails73188934

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基于深度学习的自然场景文字检测及端到端的OCR中文文字识别

实现功能文字方向检测 0、90、180、270度检测文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别不定长OCR识别本文完整项目代码,预训练权重,和数据集获取方式关注微信公众号 setup.sh##CPU环境sh setup-cpu.sh##CPU python3环境sh setup-python3.sh使用环境:python3.6+tensorflow1.7+cpugpu 训练 EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRULSTM+CTC)文字方向检测-vgg分类 基于图像分类,在VGG16的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类.详细代码参考anglepredict.py 进行训练 keras版本 .trainkeras_traintrain_batch.py model_path--指向预训练权重位置 MODEL_PATH---指向训练保存的位置keras预训练权重 为特征提取层,使用多层双向动态rnn+attention+ctc的机制,将加深,目前正在进行搭建,结果好的话就发上来。

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    JCIM| 通过以蛋白质结合位点3D信息为条件的分子生成进行从头分子设计

    该文提出了一种新的生成,该通过将蛋白质结合口袋的3D结构信息整合到条件RNN(cRNN)中,以控制类药分子的生成。 该文使用EGCM方法以及DeeplyTough方法来训练cRNN并评估其性能。 1cRNN生成图1 构建cRNN分子生成示意图 (a)计算EGCM描述符 (b)计算DeeplyTough描述符 (c)口袋结构约束下cRNN分子生成的工作流程本文使用基于EGCM和DeeplyTough 的方法分别生成复合物结合口袋的描述符,然后使用cRNN进行分子生成。 cRNN包括:(1)一个具有两个控制层的控制块,(2)一个具有两个RNN层的SMILES生成器,(3)一个dense层。

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    『带你学AI』一文带你搞懂OCR识别算法CRNN:解析+源码

    CRNN 网络搭建二、CRNN 完整训练过程2.1 数据准备参考链接----前言 本文搬运自小宋的小伙伴:https:blog.csdn.netlibo1004,欢迎大家关注 文章链接:https 本部分主要介绍应用更为广泛的 CRNN 算法。一、CRNN1.1 CRNN 介绍CRNN ,即将 CNN 与 RNN 网络结合,共同训练。 CRNN 还引入了 Batch Normalization 块,加速收敛,缩短训练过程。 利用 BLSTM 和 CTC 学习到文本图像中的上下文关系,从而有效提升文本识别准确率,使得更加鲁棒。 1.4 CRNN 网络搭建import torch.nn as nnfrom collections import OrderedDict class BidirectionalLSTM(nn.Module

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    CRNN论文翻译——中英文对照

    提出了一种将特征提取,序列建和转录整合到统一框架中的新神经网络架构。 (4)它产生了一个有效而小得多的,这对于现实世界的应用场景更为实用。 因此,最流行的深度像DCNN不能直接应用于序列预测,因为DCNN通常对具有固定维度的输入和输出进行操作,因此不能产生可变长度的标签序列。 所提出的神经网络被称为卷积循环神经网络(CRNN),因为它是DCNN和RNN的组合。 特征序列提取在CRNN中,通过采用标准CNN(去除全连接层)中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件。这样的组件用于从输入图像中提取序列特征表示。

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    『OCR_Recognition』CRNN

    1.2.4.2 训练阶段1.2.4.3 测试阶段1.3 CRNN 小结1.4 CRNN 网络搭建二、CRNN 完整训练过程 2.1 数据准备2.2 随机生成不定长图片数据2.3 标签向量化(稀疏矩阵 本部分主要介绍应用更为广泛的 CRNN 算法。一、CRNN1.1 CRNN 介绍CRNN ,即将 CNN 与 RNN 网络结合,共同训练。 CRNN 还引入了 Batch Normalization 块,加速收敛,缩短训练过程。 利用 BLSTM 和 CTC 学习到文本图像中的上下文关系,从而有效提升文本识别准确率,使得更加鲁棒。 1.4 CRNN 网络搭建import torch.nn as nnfrom collections import OrderedDict class BidirectionalLSTM(nn.Module

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    一份基于Pytorch的视频分类教程

    https:github.comfeichtenhofertwostreamfusion3D CNN使用一些3D核和通道数N,来解决视频输入,视频可以看成是3D 的图片,并使用了批归一化与dropout CNN+RNN (CRNN)CRNN 使用了CNN作为编码器,RNN作为解码器:编码器:CNN函数将一个2D的图片 x(t) 编码成1D的向量z(t)。 对于CRNN:视频变形到 (t-dim, channels, x-dim, y-dim) = (29, 3, 224, 224) ,因为ResNet152的输入为224x224.训练与测试视频的数量为9990

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    6个步骤,告诉你如何用树莓派和机器学习DIY一个车牌识别器!(附详细分析)

    CRNN——基本上是循环卷积神经网络(CNN)。卷积神经网络必须是循环的,因为它需要能够将检测到的字符按正确的顺序排列来形成单词。这三个将如何协同工作的呢? 但是,当边界框更大时,我们可以让CRAFT检测字母的位置。这给了我们每个字母非常精确的位置。最后,我们可以将CRAFT中每个单词的边界框传递给我们的CRNN,来预测实际单词。 CRNN&CRNN在无数次尝试寻找一种好的网络来识别文本之后,作者偶然发现了keras-ocr,它是CRAFT和CRNN的包和灵活的版本。并且还附带了它们的预训练。 注意:YOLOv3和CRNN可以通过在更大的数据集(大约50–100k样本)上进行微调来进行很多改进。 从理论上讲,应消除CRAFT,而应改进(微调)CRNN以更好地识别车牌。这样,crnn API可以缩小很多,最多可以缩小到1或2个实例。?

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    利用深度学习消去反光

    糊效应或鬼影效应:??如何打破这种限制呢?如下:?SIngle-image Reflection Removal datasetSIRR动机?反射的类:? CRNN网络的框架:?CRNN:损失函数一种感性动机的损失功能。像素级损失所产生的糊伪影由于知觉损失而提高视觉质量??CRNN:可视化质量评估??CRNN:评价???

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    CRNN论文翻译——中文版

    本文的主要贡献是一种新颖的神经网络,其网络架构设计专门用于识别图像中的类序列对象。所提出的神经网络被称为卷积循环神经网络(CRNN),因为它是DCNN和RNN的组合。 对于类序列对象,CRNN与传统神经网络相比具有一些独特的优点:1)可以直接从序列标签(例如单词)学习,不需要详细的标注(例如字符);2)直接从图像数据学习信息表示时具有与DCNN相同的性质,既不需要手工特征也不需要预处理步骤 6)它比标准DCNN包含的参数要少得多,占用更少的存储空间。2. 提出的网络架构如图1所示,CRNN的网络架构由三部分组成,包括卷积层,循环层和转录层,从底向上。?图1。网络架构。 虽然CRNN由不同类的网络架构(如CNN和RNN)组成,但可以通过一个损失函数进行联合训练。2.1. 特征序列提取在CRNN中,通过采用标准CNN(去除全连接层)中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件。这样的组件用于从输入图像中提取序列特征表示。

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    CRNN实现文本的识别测试

    本博文主要针对目前较为流行的图文识别CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)进行学习和实验。该可识别较长的文本序列。 它利用BiLSTM和CTC部件学习字符图像中的上下文关系, 从而有效提升文本识别准确率,使得更加鲁棒。 对应的其构建代码如下:class CRNN(nn.Module): def __init__(self, imgH, nc, nclass, nh, n_rnn=2, leakyRelu=False): super(CRNN, self).

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    CV学习笔记(二十一):CRNN+CTC

    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。 现在端到端的识别主要有两种比较流行的方式,以银行卡OCR识别为例:CRNN+CTC,CNN+Seq2Seq+Attention是比较流行的方式,CRNN用的会更广泛些,因为Attention机制限制会比较大些 ,而这两者最主要的区别也就在这,两者都抛弃了softmax,而CRNN用了CTC来最后文本对齐,而CNN用了Attention机制,这也是端到端的难点所在:如何处理不定长序列对齐问题二:CRNN+CTC 结构CRNN(卷积循环神经网络),顾名思义就是CNN+RNN的组合,论文中也提到,既有CNN强大的提取特征的能力,又有与RNN相同的性质,能够产生一系列序列化标签。 这篇文章的难点在于:①:使用深度双层RNN②: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

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    CV学习笔记(二十一):CRNN+CTC

    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。 CRNN+CTC,CNN+Seq2Seq+Attention是比较流行的方式,CRNN用的会更广泛些,因为Attention机制限制会比较大些,而这两者最主要的区别也就在这,两者都抛弃了softmax, 而CRNN用了CTC来最后文本对齐,而CNN用了Attention机制,这也是端到端的难点所在:如何处理不定长序列对齐问题二:CRNN+CTC结构CRNN(卷积循环神经网络),顾名思义就是CNN+RNN 的组合,论文中也提到,既有CNN强大的提取特征的能力,又有与RNN相同的性质,能够产生一系列序列化标签。? 这篇文章的难点在于:①:使用深度双层RNN②: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

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    Nat. Mach. Intell. | Reusability report: 利用条件循环神经网络设计有机光电分子

    但利用这种的创造力来寻找最佳分子是一个挑战。 cRNN生成框架可以以结构指纹或属性等为条件对新分子进行采样。简而言之,该通过使用其属性设置RNN的初始状态来训练重现分子。 推理时,所需的分子属性或分子指纹作为输入给cRNN,并引导分子的随机生成。因此,该方法旨在通过更强的监督来约束早期RNN方法的广度。采样给定分子的负对数似然(NLL)的估计允许以新的方式审视。 分子属性被训练在用廉价的拟标记的数据上。然后应用迁移学习使适应使用较小的标记数据集生成结合特定靶标蛋白的分子的特定任务。 这些能级可以通过密度函数理论(DFT)以合理的精度进行拟,从而获得属性标签来训练cRNN生成。以电子伏特(eV)为单位的OPMs的典计算值是-10

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    【AIDL专栏】白翔:基于合成数据的场景文本深度表示方法

    但是将训练好的直接应用在文字识别上是行不通的,关键的问题在于文字和一般的场景物体相比具有特殊性。 训练好的在ICDAR场景下的检测识别精度可以达到90%以上,是目前最好的结果。文章提出的网络达到了这样的目标:能够直接产生文字包,并判断文字包中是否确实含有文字,如果没有就将该文字包舍去。 这么看就非常地简单和直接, RNN这个做了两件事情,一个是判定上下文的关系,另外一个是序列的输出。?图中的501k表示字典大小,none表示没有字典。 CRNN方法的一些性能是值得注意的。首先训练CRNN不需要对文字字符进行切割,另外字典不是必须的——尽管有字典的时候切割效果会好一点,此外CRNN与传统的神经网络相比要小得多。 当训练好的做识别任务时,发现常规情况下的改善并不明显,这是因为这些图片还是比较好的,无法体现纠正算法的有效性。

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    我们教电脑识别视频字幕

    从上面的分析可以看出,CRNN的亮点主要在于:将切分和识别合并为一个块,避免了误差累积;可以端到端训练。 图4:字幕区域的切分切分环节给出了单个字符区域,针对该区域,采用CNN提取特征来进行单字识别。 这里需要考虑两点:选择:经过实验,包含3~5层卷积-池化单元的简单CNN即可将传统识别方法的性能提高10个百分点左右。当然,层次更深的网络,如resnet,会进一步提升性能。 这时就要发挥语言的威力了。语言又称为n-gram,通过统计词库中字的同现概率,可以确定哪个字序列出现的可能性更大。N-gram中的n代表统计的词(字)序列的长度,n越大,越复杂。 在字幕识别系统中,我们用了最简单的2-gram,将最终的识别正确率又提升了2个百分点。

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    纯手工打造车载车牌识别检测系统,现已开源!

    那就先从第一件事开始吧——构建对象检测。第二步:选择正确的经过仔细研究,我决定用这些机器学习:YOLOv3- 这是当下最快的之一,而且跟其他 SOTA 的 mAP 相当。 我们用这个来检测物体;CRAFT 文本检测器 - 我们用它来检测图像中的文本;CRNN - 简单来说,它就是一个循环卷积神经网络。 但是当边界框变大时,我们可以让 CRAFT 检测字母的位置,这样每个字母的位置就可以非常精确;最后,我们可以将每个单词的边界框从 CRAFT 传递到 CRNN ,以预测处实际单词。 最后我偶然发现了 keras-ocr,它打包了 CRAFT 和 CRNN,非常灵活,而且有预训练过的,这太棒了。我决定不对进行微调,让它们保持原样。 例如,在中使用混合精度全半精度 (FP16BFP16)。一般来说,让使用混合精度对精度的影响很小,所以我们并没有做太多的权衡。

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    世界人工智能大赛OCR赛题方案!

    本项目使用PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别。 即:输入:手写体图像切片数据集输出:对应的识别结果代码说明本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别,可支持长短不一的图片输入。 CRNN是一种端到端的识别式,不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。 步骤5:训练不管你是自定义数据集还是使用上面生成的数据,只要文件路径正确,即可开始进行训练。 ,使用保存的进行预测。

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    【项目实践】中英文文字检测与识别项目(CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解)

    可以看到,CTPN本身就是RPN,唯一不同的是加入了双向LSTM获取时序方向的信息,使得可以序列性的预测文本的小片。 Bi-LSTM的输出输入至FC中,最终三个输出: 文本小片的坐标偏移(y, h)。 CRNN还引入了BatchNormalization块,加速收敛,缩短训练过程。 利用BLSTM和CTC学习到文本图像中的上下文关系,从而有效提升文本识别准确率,使得更加鲁棒。 4.2、 文字检测CTPN网络结构的搭建?

    2.5K21

    Keras-TextClassification 文本分类工具包

    训练的albert, 地址为https:github.combrightmartalbert_zh) - chinese_xlnet_mid_L-24_H-768_A-12(哈工大预训练的中文xlnet 词向量, 可以用自己的) - w2v_model_wiki_char.vec(已上传百度网盘, 项目中只有部分, 自己训练的维基百科字向量, 可以用自己的)- model - fast_text预训练存放地址项目说明 构建了base基类(网络(graph)、向量嵌入(词、字、句子embedding)),后边的具体继承它们,代码简单 keras_layers存放一些常用的layer, conf存放项目数据、的地址 , data存放数据和语料, data_preprocess为数据预处理块,与论文paper题与地址FastText: Bag of Tricks for Efficient Text Classification : https:github.combojoneCapsule transformer: https:github.comCyberZHGkeras-transformer keras_albert_model

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