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，
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 什么是OCR？...比如汉王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。...太多太多的应用了，OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。 OCR的分类 如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。...OCR流程 现在就来整理一下常见的OCR流程，为了方便描述，那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。...针对传统OCR解决方案的不足，学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现，让OCR技术焕发第二春。
最后，应用一个迭代包围盒投票方案来追求高以互补的方式回忆并引入过滤算法以保留最合适的边界框，同时为每个文本实例移除多余的内部和外部框。...为了解决这个问题，本文使用了一个过滤算法来保留最合适的边界框并移除剩余部分。...在ICDAR 2015、COCO Text和MSRA-TD500等标准数据集上的实验表明，该算法在精度和效率上都明显优于最新方法。...3、所提出的算法在精度和速度上都明显优于最新的方法。 网络结构 ? ? 实验结果 ? ? ? ? ?
评估OCR算法识别率的指标通常有这几种： one 全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，每个文本都对的张数占总的张数的比例； 标签全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，文本对的个数占总的文本个数的比例...主要反应文本行定位的指标，是ocr算法的重要指标； two 第一种是字符准确率，单字识别率，就是按单字算，一百个字里错5个字，识别率95%。...同样是100字错5个，用字符、字段、整张准确率来测算的结果是完全不同的，所以对比不同OCR算法时候一定要看清描述的是单字识别率、整行识别率还是整张识别率。...参考 OCR算法识别率怎么评估？
有的，那就是OCR文字识别技术。本文将以腾讯云文字识别OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）为例，详细介绍文字识别技术实现原理。...文字识别技术原理文字识别技术是一种将非结构化数据中的文字信息提取出来的技术。它主要通过光学方式对文字进行识别，因此被称为光学字符识别。...文字识别技术的基本原理是利用计算机视觉技术和深度学习技术对图像进行预处理、字符分割和字符识别等步骤，最终将图像中的文字信息提取出来。...为了消除噪声对文字识别的影响，可以采用去噪算法对图像进行去噪处理。常见的去噪算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。二值化：为了便于后续的字符分割和识别，需要对图像进行二值化处理。...为了消除倾斜角度的影响，可以采用旋转校正算法对图像进行旋转校正处理。常见的旋转校正算法包括基于Hough变换的旋转校正和基于特征点的旋转校正。
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。...然后，我们执行合成算法来合成字符，如：Й和=。通过搜索最临近的字符组合合成单词。这种算法需要你找到每个相关字字母最临近的字符，然后从若干字母中找到最佳选择展示。 ? 接下来文字形成文字行。...我们使用了以下算法来识别网格。 首先，我在二值化镜像中使用这个连接组件算法。 ? 然后我们发现图中左下角有些是真，所哟我们通过二维周期函数来调整网格识别。 ? ?...我们使用下面两个方法来解决这个问题： LSTM网络 图像非均匀分割技术 LSTM网络 您可以阅读这些文章，以更加深入了解使用卷积神经网络识别序列中的文本 ，或我们可以使用神经网络建立与语言无关的OCR吗...原文链接：https://dzone.com/articles/using-ocr-for-receipt-recognition
本文翻译自dzone 中Ivan Ozhiganov 所发文章Deep Dive Into OCR for Receipt Recognition 文中版权、图像代码等数据均归作者所有。...光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。...然后，我们执行合成算法来合成字符，如： Й和=。通过搜索最临近的字符组合合成单词。这种算法需要你找到每个相关字字母最临近的字符，然后从若干字母中找到最佳选择展示。 [图片] 接下来文字形成文字行。...我们使用了以下算法来识别网格。 首先，我在二值化镜像中使用这个连接组件算法。 [图片] 然后我们发现图中左下角有些是真，所哟我们通过二维周期函数来调整网格识别。...我们使用下面两个方法来解决这个问题： LSTM网络 图像非均匀分割技术 LSTM网络 您可以阅读这些文章，以更加深入了解使用卷积神经网络识别序列中的文本 ，或我们可以使用神经网络建立与语言无关的OCR吗
：基于CNN的实现 blog: http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/ I Am Robot: (Deep) Learning to Break...github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https...://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ?...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
豆瓣：我买了俩馒头，问我，你要不要来碗米饭？ 淘宝：我吃完俩馒头，问我，你要不要来俩馒头？ 百度：“老板，给我俩馒头”—“湖南株洲馒头机制造厂供应优质馒头机” ...
Paxos算法就是为了保证在这样的系统中进程间基于消息传递就某个值达成一致。 在Paxos算法中，有两种角色： Proposer Acceptor Paxos算法分为两个阶段。
第一步，格拉姆-施密特(Gram-Schmidt)过程计算高维投影 具体请参考线性代数整理(二) ，这里不再赘述 第二步，Krylov子空间及Arnoldi算法 设v是非零n维向量，A是n阶方阵，向量组...Arnoldi在研究非对称矩阵的特征值问题时，利用Krylov向量组的特殊结构，给出了格拉姆-施密特算法的一种变体算法，现在称为Arnoldi算法。
论文 简介 关于Raft算法，有两篇经典的论文，一篇是《In search of an Understandable Consensus Algorithm》，这是作者最开始讲述Raft算法原理的论文，...但是这篇论文太简单了，很多算法的细节没有涉及到。...这篇文章做为我后续分析etcd raft算法的前导文章，将结合后一篇论文加上一些自己的演绎和理解来讲解Raft算法的原理。...算法的基本流程 Raft算法概述 Raft算法由leader节点来处理一致性问题。...Raft算法基础 在Raft算法中，一个集群里面的所有节点有以下三种状态： Leader：领导者，一个集群里只能存在一个Leader。
CAS原理 CAS（Compare And Swap），比较并交换。...这就是CAS的原理。 3. ABA问题 但是这种方式会有一个问题：ABA，就是说你在要保存B的时候，会去读取内存中的值判断是否和A相等，确保这期间没有其他线程操作过该变量。...这个可能是自己对操作系统底层的原理不太了解，所以会有这样的疑问吧。 希望会这个问题的大佬不吝赐教，也希望自己以后在搞懂这个问题之后，来这儿将这个问题解决掉。
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
) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。...它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。...第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢？...二、 GB：梯度迭代 Gradient Boosting 好吧，我起了一个很大的标题，但事实上我并不想多讲Gradient Boosting的原理，因为不明白原理并无碍于理解GBDT中的Gradient...实际的搜索排序使用的是LambdaMART算法，必须指出的是由于这里要使用排序需要的cost function，LambdaMART迭代用的并不是残差。
在这篇文章中，我将用数学解释逻辑回归，介绍逻辑回归、sigmoid函数以及最大似然估计三者之间的关系。然后使用python中的梯度下降实现一个逻辑回归示例。本文...
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。
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。...在传统OCR技术中，图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。...[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。...[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。
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。...，再经分类定位的多任务损失判断目标类型，整个网络流程都能共享卷积神经网络提取的的特征信息，节约计算成本，且解决Fast R-CNN 算法生成正负样本候选框速度慢的问题，同时避免候选框提取过多导致算法准确率下降...FCN 相较于Faster R-CNN 算法只能计算ROI pooling 层之前的卷积网络特征参数，R-FCN 算法提出一种位置敏感分布的卷积网络代替ROI pooling 层之后的全连接网络，解决了...RRPN的网络结构[4] TextBoxes是基于SSD改进的一个算法。调整了锚定框的长宽比，以适应文字的高长宽比。输出层也利用了利用非标准的卷积核。更适应文字细长的宽高比这一特点。[5] ?...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。
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