文章目录 前言 一、CRNN 1.1 CRNN 介绍 1.2 CRNN 网络结构 1.2.1 CNN 1.2.2 Map-to-Sequence 1.2.3 RNN 1.2.4 CTC Loss...1.2.4.1 序列合并机制 1.2.4.2 训练阶段 1.2.4.3 测试阶段 1.3 CRNN 小结 1.4 CRNN 网络模型搭建 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...本部分主要介绍应用更为广泛的 CRNN 算法。 一、CRNN 1.1 CRNN 介绍 CRNN 模型，即将 CNN 与 RNN 网络结合，共同训练。...CRNN 还引入了 Batch Normalization 模块，加速模型收敛，缩短训练过程。...1.4 CRNN 网络模型搭建 import torch.nn as nn from collections import OrderedDict class BidirectionalLSTM(nn.Module
CRNN 本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。...CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。...CRNN的结构如下，一张高为32的图片，宽度随意，一张图片经过多层卷积之后，高度就变成了1，经过paddle.squeeze()就去掉了高度，也就说从输入的图片BCHW经过卷积之后就成了BCW。...然后把特征顺序从BCW改为WBC输入到RNN中，经过两次的RNN之后，模型的最终输入为(W, B, Class_num)。这恰好是CTCLoss函数的输入。...预测 训练结束之后，使用保存的模型进行预测。通过修改image_path指定需要预测的图片路径，解码方法，笔者使用了一个最简单的贪心策略。
在做图片文字识别的，需要用到CTPN以及crnn，服务器是ubuntu16的，但是上述两种框架(github现有的)只能运行在ubuntu14上面。...crnn的docker安装是在CTPN的docker的基础上面安装。.../install_all.sh # Clone the crnn repo : RUN git clone https://github.com/bgshih/crnn.git RUN apt-get...update && apt-get install -y \ liblmdb-dev WORKDIR /root/crnn/src RUN chmod +x build_cpp.sh
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，模型才会比较稳定。...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，模型应该会比较稳定，识别也会比较好 ? ?
本文的主要贡献是一种新颖的神经网络模型，其网络架构设计专门用于识别图像中的类序列对象。所提出的神经网络模型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模型中，通过采用标准CNN模型（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。...即使CRNN模型是在纯合成文本数据上训练，但它在标准文本识别基准数据集的真实图像上工作良好。...在CRNN中，所有的层有权重共享连接，不需要全连接层。因此，CRNN的参数数量远小于CNN变体[22,21]所得到的模型，导致与[22,21]相比，模型要小得多。...此外，由于CRNN放弃了传统神经网络中使用的全连接层，因此得到了更加紧凑和高效的模型。所有这些属性使得CRNN成为一种基于图像序列识别的极好方法。
上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车 那是什么车。...**相当于提取图像的不同特征，模型就能够学习到多种特征。**用不同的滤波器filter，提取想要的关于图像的特定信息：颜色深浅或轮廓。如下图所示。 ?...ZF Net， 2013 ILSVRC比赛冠军 GoogLeNet， 2014 ILSVRC比赛冠军 VGGNet， 2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题...3.1.1 思路1：识别+定位过程 识别可以看作多分类问题(用softmax)，用别人训练好的CNN模型做fine-tune 定位的目标是(x,y,w,h)是连续值，当回归问题解决(mse) 在1的CNN...尾部展开(例如把最后一层拿开)，接上一个(x,y,w,h)的神经网络，成为classification+regression的模型。
本博文主要针对目前较为流行的图文识别模型CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network）进行学习和实验。该模型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，使得模型更加鲁棒。...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)....（1）https://github.com/meijieru/crnn.pytorch，参照网址程序进行复现的效果。 ? （2）换了个英文单词，进行训练后的效果如图所示：结果正确。 ? ?
本文的主要贡献是一种新颖的神经网络模型，其网络架构设计专门用于识别图像中的类序列对象。所提出的神经网络模型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模型中，通过采用标准CNN模型（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。...即使CRNN模型是在纯合成文本数据上训练，但它在标准文本识别基准数据集的真实图像上工作良好。...从表3可以看出，只有基于深度神经网络的模型，包括[22,21]以及CRNN具有这种性质。...因此，CRNN的参数数量远小于CNN变体[22,21]所得到的模型，导致与[22,21]相比，模型要小得多。
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，模型既有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
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，模型既有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
因此，解决此类问题，就不能采用固定输入和输出的传统CNN模型了。 对于此类识别问题，目前比较流行的算法就是CRNN+CTC的方式，我们将展开来说。...CRNN借助了语音识别中解决不定长语音序列的思路。...1) 不依赖字符切分； 2) 不限定语料范围； 3) 模型参数相对较少； 4) 可充分学习到上下文的关系，等等。
关于CRNN我们会在后文“文字识别模型”章节中详细介绍。 项目 SOTA！平台项目详情页 TextBoxes++ 前往 SOTA！...模型平台获取实现资源：https://sota.jiqizhixin.com/project/dbnet_1 二、文字识别模型 1、 CRNN CRNN 全称为 Convolutional Recurrent...CRNN不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。CRNN是最经典的文字识别模型。...此外，如表1所示，CRNN 还引入了BatchNormalization模块，加速模型收敛，缩短训练过程。...在CRNN模型中，卷积层的组件是通过从标准CNN模型中提取卷积层和最大集合层来构建的（移除全连接层）。使用该组件从输入图像中提取一个连续的特征表示。在送入网络之前，所有的图像都需要缩放到相同的高度。
卡号识别（CNN-BLSTM-CTC） 卡号定位 （EAST） 交互界面 （PyQt5） 使用方法 下载源码 下载训练好的模型 卡号识别模型放置于crnn/model（建立model文件夹），卡号定位模型放置于...east/model 使用PyCharm打开（或其他IDE），或者直接执行python demo.py 出现GUI后即可使用 注*：因CRNN模型代码更新，此模型故已弃用。...这个模型不好的地方是训练。训练参数可以在crnn/cfg.py中设置，性能较为一般的显卡推荐使用默认设置，性能卓越的显卡可以增大BATCH_SIZE或EPOCH。识别效果如下图： ?...模型的训练方法如下： 下载预训练模型.并将其路径写入crnn/cfg.py的PRE_TRAINED_MODEL_PATH变量中 python crnn/preprocess.py python crnn.../run.py 注：模型训练的数据集是由子数据集（4-6个）拼凑而成的不定长度的数据，crnn/cfg.py中的MAX_LABEL_LENGTH用来设置数据的最大长度。
近期，这个叫做 chineseocr_lite 的 OCR 项目开源了，这是一个超轻量级中文 ocr，支持竖排文字识别，支持 ncnn 推理，psenet (8.5M) + crnn (6.3M) +...anglenet (1.5M) 总模型仅 17M。...以下为可实现的功能： 提供轻量的 backone 检测模型 psenet（8.5M）,crnn_lstm_lite (9.5M) 和行文本方向分类网络（1.5M） 任意方向文字检测，识别时判断行文本方向...crnn\crnn_lite lstm\dense 识别（ocr-dense 和 ocr-lstm 是搬运 chineseocr 的） 支持竖排文本识别 ncnn 实现 psenet（未实现核扩展...nihui 大佬实现的 crnn_lstm 推理 升级 crnn_lite_lstm_dw.pth 模型 crnn_lite_lstm_dw_v2.pth , 精度更高 提供竖排文字样例以及字体库（旋转
(1.5M) 总模型仅17M。...以下为可实现的功能： 提供轻量的 backone 检测模型 psenet（8.5M）,crnn_lstm_lite (9.5M) 和行文本方向分类网络（1.5M） 任意方向文字检测，识别时判断行文本方向...crnn\crnn_lite lstm\dense识别（ocr-dense和ocr-lstm是搬运chineseocr 的） 支持竖排文本识别 ncnn实现psenet（未实现核扩展） ncnn实现...crnn_dense(改变了全连接为conv1x1) ncnn实现shuuflenev2角度分类网络 ncnn实现ocr整个流程 最近，项目作者对更新了可实现的功能。...nihui大佬实现的crnn_lstm推理 升级crnn_lite_lstm_dw.pth模型crnn_lite_lstm_dw_v2.pth , 精度更高 提供竖排文字样例以及字体库（旋转90度的字体
中的crnn模型进行的测试，如果是其他模型写法也是类似的。...4.3 模型加载 关于AAssetsManager的解释请看4.5 int model::init(AAssetManager *mgr, const std::string crnn_param, const...std::string crnn_bin) { int ret1 = crnn.load_param(mgr, crnn_param.c_str()); int ret2 = crnn.load_model...在app启动的时候，把模型文件移动到存储卡中一个有权限的文件夹下面，比如Download文件夹，然后通过绝对路径来读取模型文件； 2....crnn表示它已经尽力了 这里解释一下，效果不好的原因是因为crnn_lite_dw_dense这个模型压缩的非常小，这个项目里面有效果更好的模型，只是模型尺寸更大，推理代码也更加复杂。
EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文字方向检测-vgg分类 基于图像分类，在VGG16模型的基础上，训练0、90、180、270度检测的分类模型..../train/keras_train/train_batch.py model_path--指向预训练权重位置 MODEL_PATH---指向模型训练保存的位置keras模型预训练权重 pythorch.../train/pytorch-train/crnn_main.py parser.add_argument( '--crnn', help="path to crnn (to continue...可以看到，对于纯文字的识别结果还是阔以的呢，感觉可以在crnn网络在加以改进，现在的crnn中的cnn有点浅，并且rnn层为单层双向+attention，目前正在针对这个地方进行改动，使用迁移学习，以restnet...为特征提取层，使用多层双向动态rnn+attention+ctc的机制，将模型加深，目前正在进行模型搭建，结果好的话就发上来。
本范例我们使用经典的 CRNN+ CTC Loss 的OCR模型来识别验证码。 我们通过导入一个叫 captcha 的库来生成验证码。 我们生成验证码的字符由数字和大写字母组成。...''.join([characters[x] for x in target]), input_length, label_length) to_pil_image(image) 二，定义模型...net(inputs) print(outputs.shape) # LSTM默认输出的形状是 Length在前 net.cuda(); torch.Size([12, 32, 37]) 三， 训练模型...plot = True, wandb = False, callbacks=[visdis], quiet = lambda epoch: epoch>5 ) 四，评估模型...from torchkeras.kerascallbacks import VisDisplay visdis = VisDisplay(display_fn,model) 五，使用模型
该文提出了一种新的生成模型，该模型通过将蛋白质结合口袋的3D结构信息整合到条件RNN(cRNN)模型中，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模型并评估其性能。...1 cRNN生成模型 图1 构建cRNN分子生成模型示意图 (a)计算EGCM描述符 (b)计算DeeplyTough描述符 (c)口袋结构约束下cRNN分子生成模型的工作流程 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模型进行分子生成。...cRNN模型包括：(1)一个具有两个控制层的控制模块，(2)一个具有两个RNN层的SMILES生成器，(3)一个dense层。
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