1 CTC loss出现的背景 在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络输出与ground truth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-...为了解决以上问题，CTC loss就产生啦~ 2 CTC loss原理 2.1 前序 在说明原理之前，首先要说明一下CTC计算的对象：softmax矩阵，通常我们在RNN后面会加一个softmax层，...gradient[t, s] += alpha[t, i] * beta[t, i] gradient[t,c]/=-(y[t,c]**2) return gradient3 3 CTC...在文本识别和语言识别领域中，能够比较灵活地计算损失，进行梯度下降 缺点：存在假设前提即每个lable相互独立， 因此可以计算路径的概率，才有了接下来的推导过程，但是在很多情况下上下文的label是有关联的，CTC
相比LAS算法，CTC能够克服LAS不能online的弊端。只要在Encoder阶段，不采用Bi-LSTM，那么CTC就可以online CTC算法是如何处理的？...CTC没有下采样，所以输入和输出的序列长度都是T。模型预测完后，它还要进行后处理，一是把重复的token合并，二是空类别去掉，最终才是预测序列。...CTC的效果如何？ 单纯使用CTC的效果并不是很好；单纯使用CTC的WER处在30左右；采用CTC+LM的WER普遍能够达到10左右 ?...事实上，LM的引入正是为了克服CTC independent解码所基于的不合理假设。也因此，通过LM进行后处理后，能够大幅提升CTC的效果。...从这个角度来说，CTC并不是end-to-end的 CTC有什么问题？ 最大的问题就在于每个时间步之间的独立性假设，每个MLP的解码器工作是独立的。它可能会遇到一个奇怪的问题。
CTC解决什么问题CTC，Connectionist Temporal Classification，用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。...----CTC的预测一种方法是Best Path search。...----CTC的几个性质第一个是条件独立性。CTC做了一个假设就是不同时间步的输出之间是独立的。这个假设对于很多序列问题来说并不成立，输出序列之间往往存在联系。第二个是单调对齐。...CTC只允许单调对齐，在语音识别中可能是有效的，但是在机器翻译中，比如目标语句中的一些比较后的词，可能与源语句中前面的一些词对应，这个CTC是没法做到的。第三个是多对一映射。...CTC的输入和输出是多对一的关系。这意味着输出长度不能超过输入长度，这在手写字体识别或者语音中不是什么问题，因为通常输入都会大于输出，但是对于输出长度大于输入长度的问题CTC就无法处理了。
beta1=FLAGS.beta1,beta2=FLAGS.beta2).minimize(loss,global_step=global_step) # Option 2: tf.contrib.ctc.ctc_beam_search_decoder...需要注意的是ctc_beam_search_decoder是非常耗时的....后记 百度出了一个warpCTC可以加速CTC的计算，试用了一下CPU的版本发现好像没什么速度的提升，不知道是不是姿势不对，回头再试试GPU的版本。...对于更加细节的实现方法（输入输出的构造，以及warpCTC和内置ctc_loss的异同）放在了另一篇博客。...对于不同的优化器之间区别，文末有一篇神文可以参考 http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/
实时车票查询及登陆CTC 0.说在前面 1.项目架构 2.模拟登陆 2.1 登陆分析 2.2 登陆实现 3.余票查询 3.1 查询分析 3.2 查询实现 4.运行展示 5
CTC模型是语音识别模型中常见的模块之一，现有主流的语音识别系统经常采用该模型来实现端到端的语音识别。而CTC出现之前，语音识别模型的端到端识别效果还是相对较弱的，也就是说CTC解决了这一问题。...1、CTC的相关原理 深度学习的序列到序列模型可以解决许多现实任务，如： Image Classification Image Generation Language Modeling Sentiment...每个样本点 t 在RNN网络的最后一层都会输出一个softmax向量，表示预测概率，接上CTC模型之后，就可以正确预测出序列的标签； 2、CTC的安装 （1）进行创建和make git clone https...://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git cd warp-ctc mkdir build; cd build cmake .. make 从而可见该安装成功。...（2）进行pytorch绑定CTC的安装 export CUDA_HOME="/usr/local/cuda" cd ..
这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。...三：CTC CTC的推导部分在白裳的文章中，贴上链接： 白裳：一文读懂CRNN+CTC文字识别zhuanlan.zhihu.com 这里我谈一下我的理解： 看CTC的训练过程，CTC在这个阶段其实不关心对齐...，这一点从ctc_loss的表达式可看出 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...所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程，对齐只是寻找结果的一个手段，而CTC只在乎是结果，CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。...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
这篇文章原理部分主要参考于白裳老师的“一文读懂CRNN+CTC文字识别”，其中的CTC原理的讲解部分是我见过最清晰易懂的，值得好好读一下。 一：OCR识别流程 ?...三：CTC CTC的推导部分在白裳的文章中，贴上链接： 白裳：一文读懂CRNN+CTC文字识别zhuanlan.zhihu.com ?...这里我谈一下我的理解： 看CTC的训练过程，CTC在这个阶段其实不关心对齐，这一点从ctc_loss的表达式可看出 ?...所以我理解的CTC其实并不在意是否学习好了对齐这个过程，对齐只是寻找结果的一个手段，而CTC只在乎是结果，CTC是可以不需要对齐而能解码得到正确结果的方法。...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
手写汉字的一些特点： ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段...
建立在免疫亲和原理上的 CTC 富集方法较为常用，它是利用特异性抗体与细胞表面抗原进行特异性结合来富集 CTC。...由于 CTC 富集纯度有限，且CTC的数目和表面标志物也在变化，通过对CTC 表面标志物检测，能够反映肿瘤发生发展的动态变化，并能很好地指导临床治疗。...复发转移和预后判断：术前术后CTC≥ 5个/7.5 mL外周血的胃癌患者 3 年无进展生存期和总生存期明显短于 CTC＜5个/7.5 mL 外周血的患者，术后 CTC 增加也提示胃癌患者复发转移。...疗效监测：一项6 000多例转移性去势抵抗性前列腺癌患者的Ⅲ期临床试验验，分析了每例患者8种不同的反应终点，结果发现，CTC0( 基线 CTC≥1；13 周后 CTC = 0) 和 CTC 转变组( 基线...CTC 的异质性及脱落入血在时间上的随机性， 很难保证任何时间点的CTC 数目均与患者的疾病情况具有一致， 难以确定CTC 的临界值或根据某次的检测结果得出明确结论。
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。...preds = self.net(images) preds_log_softmax = F.log_softmax(preds, dim=-1) loss = F.ctc_loss...optimizer = torch.optim.AdamW(net.parameters(),lr = 2e-6) ) model.load_ckpt('ctc_crnn.pt...') model.fit( train_data = dl_train, val_data= dl_val, ckpt_path='ctc_crnn.pt', epochs...permute(1, 0, 2).argmax(dim=-1) preds = decode(output_argmax[0]) return preds model.load_ckpt('ctc_crnn.pt
在简书的项目介绍中，作者介绍了CUDA和cuDNN版本的问题，目前我都是通过conda安装Tensorflow-GPU版本，没有出现什么问题，但是还是在这里列一...
def ctc_lambda_func(args): y_pred, labels, input_length, label_length = args return K.ctc_batch_cost...: inf错误 熟悉CTC算法的话，这个提示应该是ctc没找到有效路径。...再看ctc_batch_cost的四个参数，labels和label_length这两个地方有可疑。...就是每个label中的字符长度了，受之前tf.ctc_loss的影响把这里都设置成了最大长度，所以报错。...至于到底要小多少，还得从ctc算法里找，由于ctc算法在标签中的每个字符后都加了一个空格，所以应该把这个长度考虑进去，所以有 max_labelLength < max_step//2。
目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。...CTC算法概念 CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。...[kaw1buijil.png] 图2 ctc预测结果示意图 CTC引入了blank（该帧没有预测值），每个预测的分类对应的一整段语音中的一个spike（尖峰），其他不是尖峰的位置认为是blank。...RNN+CTC模型的训练 下面介绍在语音识别中，RNN+CTC模型的训练详细过程，到底RNN+CTC是如何不用事先对齐数据来训练序列数据的。...因此CTC方法中借用了HMM中的向前向后算法来计算。
CTC 损失函数语音识别(Connectionist temporal classification) “Graves A, Gomez F.
进行端到端的不定长验证码识别，代码中预留了DenseNet+BLSTM+CTC的选项，可以在配置中直接选用。...网格结构 predict-CPU predict-GPU 模型大小 CNN5+Bi-LSTM+H64+CTC 15ms 28ms 2mb CNN5+Bi-LSTM+H16+CTC 8ms 28ms 1.5mb...2）安装相关依赖（这一步Windows和Linux通用）可以直接在项目路径下执行pip3 install -r requirements.txt安装所有依赖，注意这一步是安装在全局Python环境下的，...sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run //获取执行权限 sudo ..../NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files //安装驱动 安装成功以后使用以下命令验证，
= K.ctc_decode(_y, input_length)[0][0] out = K.get_value(ctc_decode) 原因 每次执行ctc_decode时都会向计算图中添加一个节点...：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...as ctc import tensorflow as tf from keras.layers import Layer class CTC_Batch_Cost(): ''' 用于计算CTC loss...,input_length,label_length],[lamd],name="ctc") # return Lambda(self.ctc_lambda_func, output_shape=(1,...(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
然而目前大多数CTC分析基于CTC上皮生物标记物，而在一些肿瘤类型中上皮生物标记物可能不表达。在基因组水平尚未分析，因而缺乏个体CTC特征或者患者基因组学特征。...4 CTC单细胞测序探究肿瘤细胞耐药性机制 近些年，研究者通过单细胞测序技术对CTC进行分析并且发现了肿瘤细胞耐药性的新机制。...在选择的91个CTCs中，患者CTC的CNA光谱高度一致，也证实CTC可作为肿瘤患者临床相关性分析的理想样本。...因此，CTC单细胞测序仍不能大范围应用。此外，CTC能够完全表达所有肿瘤信息尚存争议并且研究并未发现肿瘤组织和CTC之间存在明显关联。...CTC单细胞测序有助于探究肿瘤细胞基因异质性和耐药性。CTC单细胞测序一定程度上提供了更加有力的工具来探究肿瘤细胞耐药未解的谜底。 ?
与此同时，一种名为 connectionist temporal classification（CTC）的自主技术已经帮助生产级识别器将自身延迟减半。...事实证明，这对创建 RNN-T 架构（最新发布版本采用的架构）来说是很重要的一步，RNN-T 可以看作是 CTC 技术的泛化。...SMLTA 模型最核心的概念是利用 CTC 模型的尖峰对连续音频流做截断，然后在每个截断的小语音片段上进行注意力建模。...这种模型利用了截断多级注意力对长句建模的优势，同时也解决了 CTC 模型的插入或删除错误对注意力模型的影响。此外，它采用的是一种局部注意力机制，因此能做到实时在线推断。...经过试验评估，我们发现在很多评估项目中，该方法在延迟和准确率方面远超基于 CTC 的传统模型。
Ubuntu 20.04 LTS C:\Users\Administrator>multipass shell pgvm Welcome to Ubuntu 20.04.4 LTS (GNU/Linux...------------------------------------ PostgreSQL 12.12 (Ubuntu 12.12-0ubuntu0.20.04.1) on x86_64-pc-linux-gnu...| C.UTF-8 | =c/postgres + | | | | | postgres=CTc...| C.UTF-8 | =c/postgres + | | | | | postgres=CTc...------------------------------------ PostgreSQL 12.11 (Ubuntu 12.11-0ubuntu0.20.04.1) on x86_64-pc-linux-gnu
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
