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
本文github源码地址： 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。...最近在做OCR相关的东西，关于OCR真的是有悠久了历史了，最开始用tesseract，然而效果总是不理想，其中字符分割真的是个博大精深的问题，那么多年那么多算法，然而应用到实际总是有诸多问题。...比如说非等间距字体的分割，汉字的分割，有光照阴影的图片的字体分割等等，针对特定的问题，特定的算法能有不错的效果，但也仅限于特定问题，很难有一些通用的结果。...， 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。...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/
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 ? ? ? ? ?
本文首先回顾OCR算法研究历程，并介绍TencentOCR项目中识别部分，最后展示部分识别效果。...03 03/文字识别算法回顾 基于上述特点与难点，针对OCR问题学术界算法可以划分成两大类【1】：1....在基于深度学习的OCR识别算法中，【2】把整个流程归纳成了四个步骤如图3: ①几何变换 ②特征提取 ③ 序列建模 ④ 对齐与输出。...CTC方案与Attention方案区别主要是在步骤④，它作为衔接视觉特征与语义特征的关键桥梁，可以根据上下文图像特征和语义特征做精确输入、输出的对齐，是OCR模型关键的过程。...3.1 CTC-based CRNN【3】模型是基于CTC解码的经典OCR识别方案，主要利用CNN提取特征，然后用Bi-LSTM (bidirectional long short term memory
业内主流OCR技术，通常分为文字检测与文字识别2个模块：通过检测算法定位到文本行，后通过识别算法阅读出文本行内容。本文将介绍Tencent-DPPR团队的文字识别算法。...标注文字的成本远高于标注人脸、物体等数据，高标注成本限制了OCR数据集规模。因此，合成样本方法的出现，有效缓解了深度网络对于OCR真实标注数据的依赖，极大推动了OCR识别领域的深度算法的发展。...基于联结时序分类(Connectionist Temporal Classification, CTC)训练RNN的算法，在语音识别领域[4]显著超过传统语音识别算法。...一些学者尝试把CTC损失函数借鉴到OCR识别中，CRNN [5]就是其中代表性算法。...本团队也多处改进LSTM+CTC的算法，并应用到自然场景图像、银行卡识别、身份证识别等多个任务中。
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？
【文本识别】 特征提取：对字符图像提取关键特征并降维，用于后续的字符识别算法。 字符识别：依据特征向量，基于模版匹配分类法或深度神经网络分类法，识别出字符。...从整体上来看，OCR 的步骤繁多，涉及到的算法也很复杂。针对每一个步骤的每一个算法，都有单独的研究论文。如果从零开始做 OCR，将是一个十分浩大的工程。...比如经典的CRNN+CTC、Seq2seq+Attention，考虑到文本检测涉及到的内容比较复杂，我们主要以CTC(Connectionist Temporal Classification) 模型为例...损失函数在训练过程选用的损失函数为CTC loss,这也是CTC算法称呼的来源。预测阶段采用的是贪婪策略和CTC解码策略。评估指标是样本级别的错误率。...数据示例： 我们使用的训练和测试数据如下图所示，每张图片包含单行不定长的英文字符串，这些图片都是经过检测算法进行预框选处理的。 ? 在训练集中，每张图片对应的label是汉字在词典中的索引。
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。
今天，我们来介绍一个支持 40 多种语言的 OCR 库：Easy OCR。...GitHub 地址：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR 该 OCR 库使用深度神经网络构建而成：CNN+LSTM+CTC loss，包含三个解码器可选项：贪心搜索、束搜索和词束搜索...Easy OCR 的原理 如前所述，Easy OCR 利用 CNN+LSTM+CTC loss 构建而成，包括三个解码器可选项：贪心搜索、束搜索和词束搜索（word-beam search）。...其中检测部分基于 CRAFT 算法预训练得到，识别部分则基于作者自有数据集训练得到。...CRAFT 是一个字符级别的文本检测网络，使用分水岭算法生成 label，采用 heatmap 得到激活值最大的目标区域。 ?
基于深度学习的智能OCR技术是一次跨越式的升级［9-12］，深度学习算法实现整行识别，提升了OCR的识别率和识别速度，人工需要几分钟才能录入的文本，智能OCR技术可以秒速进行精准识别。...利用CNN+LSTM+Attention+CTC网络实现端到端的整行文字识别，精度和效率均有较大提升，下面介绍2种常见的整行识别算法。...基于CRNN的整行识别技术（CNN+LSTM+CTC） 基于联结时序分类CTC（Connectionist Temporal Classification）训练RNN的算法，在语音识别领域中相对于传统算法具有显著优势...，所以尝试在OCR识别中借鉴CTC损失函数。...智能OCR识别技术通过改进LSTM+CTC算法，在CNN一侧，通过在卷积层采取类似VGG网络的结构，减少CNN卷积核数量的同时增加卷积层深度，既保证精度又降低时耗，同时加入BatchNorm机制。
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧，展示！...我们团队在题目的允许上，去寻找开源的OCR识别算法的模型，在github上有AdvancedEAST和AttentionOCR算法，知名度还是比较高的，还有EasyOCR，还有PaddleOCR。...（可识别6622个汉字），PaddleOCR同时提供了2种文本检测算法（EAST、DB）、4种文本识别算法（CRNN、Rosseta、STAR-Net、RARE），基本可以覆盖常见OCR任务的需求，并且算法还在持续丰富中...文本识别算法部分，借鉴DTRB[3]文字识别训练和评估流程，实现了CRNN、Rosseta、STAR-Net、RARE四种文本识别算法，覆盖了主流的基于CTC和基于Attention的两类文本识别算法。..._none_bilstm_ctc 下载链接 STAR-Net Resnet34_vd 83.93% rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc 下载链接 STAR-Net MobileNetV3
PP-OCR系统简介与总览 前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。...然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。...检测优化总结 上面给大家介绍了PP-OCR中文字检测算法的优化策略，这里再给大家回顾一下不同优化策略对应的消融实验与结论。...方向分类器消融实验 2.3 文本识别 PP-OCR中，文本识别器使用的是CRNN模型。训练的时候使用CTC loss去解决不定长文本的预测问题。 CRNN模型结构如下所示。...CML与其他蒸馏算法的对比如下所示。 CML与其他知识蒸馏算法的对比 具体地，文本检测任务中，CML的结构框图如下所示。
OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目，其主要推荐的PP-OCR算法更是被国内外企业开发者广泛应用，短短半年时间，累计Star数量已超过15k，频频登上Github Trending...改进知识蒸馏策略； 识别模型优化：Enhanced CTC loss损失函数改进。...2020年8月，开源CVPR2020顶会算法，再上GitHub趋势榜单！ 2020年10月，发布PP-OCR算法，开源3.5M超超轻量模型，再上Paperswithcode 趋势榜第一！...PaddleOCR 开源能力速览 （1）通用文本检测识别效果：支持通用场景下的OCR文本快速检测识别 （2）文本合成工具Style-Text效果：相比于传统的数据合成算法，Style-Text可以实现特殊背景下的图片风格迁移...（5）识别模型优化：Enhanced CTC loss 改进 考虑到中文OCR任务经常遇到的识别难点是相似字符数太多，容易误识，借鉴Metric Learning的想法，引入Center Loss，进一步增大类间距离
在OCR方面，我们已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作，持续打造业界一流的数据、算法和系统。...基于联结时序分类(Connectionist Temporal Classification, CTC)训练RNN的算法，在语音识别领域[4]显著超过传统语音识别算法。...一些学者尝试把CTC损失函数借鉴到OCR识别中，CRNN [5]就是其中代表性算法。...本团队也多处改进LSTM+CTC的算法，并应用到自然场景图像、银行卡识别、身份证识别等多个任务中。...（图13） ６ 未来工作展望 本文介绍了腾讯数平精准推荐团队（Tencent-DPPR）的OCR识别算法，包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
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。...再比如，在OCR中使用RNN时，RNN的每一个输出要对应到字符图像中的每一个位置，要手工做这样的标记工作量太大，而且图像中的字符数量不同，字体样式不同，大小不同，导致输出不一定能和每个字符一一对应。...因此CTC借用了HMM中的“前向-后向算法”（forward-backward algorithm）来计算。...----CTC中的前向后向算法由于真实输出l是一个序列，序列可以通过一个路径图中的一条路径来表示，我们也称输出序列l为路径l。...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。
为进一步增强模型的性能，我们引入更多的监督信息让网络去学习，首先增加了一个基于 CTC 的文字识别网络分支进行端到端的训练让模型更好地学习文字特征，其次引入一个全局的语义分割网络分支来强化特征的表示。...同时，在将检测结果传给后续文字跟踪和端到端识别任务的同时，我们也使用这两个任务的输出结果设计了检测框筛选算法来提升最后的精度。 （图5）文本检测算法 2....（图6）视频文本跟踪算法 3. 端到端文字识别 在文字识别方面，我们采用了基于 CTC 和基于 2D Attention 的混合模型。...针对基于 CTC 的算法，我们还开发了可端到端训练的内嵌式语言模型。...（图7）文本端到端识别算法 五、总结 TencentOCR 团队是腾讯内部专业研发 OCR 技术的团队，于 2021 年 TEG OCR 联合公司兄弟团队成立了 TencentOCR Oteam，团队在文本识别领域上已经深耕细作多年
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。...比如，OCR识别也可以采用RNN+CTC的模型来做，将包含文字的图片每一列的数据作为一个序列输入给RNN+CTC模型，输出是对应的汉字，因为要好多列才组成一个汉字，所以输入的序列的长度远大于输出序列的长度...而且这种实现方式的OCR识别，也不需要事先准确的检测到文字的位置，只要这个序列中包含这些文字就好了。...因此CTC方法中借用了HMM中的向前向后算法来计算。
= AccLossPlotter(graphs=['acc', 'loss'], save_graph=True, save_graph_path=sys.path[0]) #识别字符集 char_ocr...='0123456789' #string.digits #定义识别字符串的最大长度 seq_len=8 #识别结果集合个数 0-9 label_count=len(char_ocr)+1 def get_label...lab=[] for num in str(os.path.split(filepath)[-1]).split('.')[0].split('_')[-1]: lab.append(int(char_ocr.find...: 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。...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。
其次是文字识别，主要有两类方法：一种是基于 CTC 的 CRNN；另一种是基于注意力机制的编码器 - 解码器结构，两类方法的流程非常相似，主要包括图像预处理、特征提取、序列建模、字符预测四个流程。...具体来说，CRNN 采用的是 CNN 加 RNN 的结构来提取基本特征，损失函数采用 CTC loss，CTC 最早应用在语音识别中，能够在不分割输入数据的条件下解决序列的预测问题，也就是输入一串语音信号...，不需要做分割就可以直接输出语音信号对应的文本，CTC 最大的特点是输入和输出都是一个序列，移植到 OCR 领域以后，基于 CTC 的 CRNN 算法也取得了很好的效果。...OCR 基础算法，提高编辑人员的效率。...二是结合 NLP 技术优化整个 OCR 算法的性能。图像中的大部分文字都有很强的语义信息，如何结合 NLP 优化 OCR 算法对易错样本的识别效果。 三是 OCR 算法移植到手机端。
实验证明，该方法在7个真实数据和2个生成数据上大大降低了STR模型的识别性能，并成功攻击了百度OCR的识别引擎。...然而，对于STR这种序列任务，算法的安全性和可靠性也是非常重要的，比如银行卡、身份证以及驾驶证的识别。但是针对STR算法攻击的研究还很少。...与一般分类模型的攻击相比， STR算法的攻击主要有三个难点：1）STR模型的输出是不定长的标签序列，而非序列任务的输出是单一标签。...1） 攻击CTC-based STR模型 训练CTC-based识别模型 [4－6] 需要考虑所有有效对齐路径（π∈S（l））到ground-truth（l）的概率，对应的损失函数为： ?...除此之外，该方法还在真实系统百度OCR上进行了评估。在真实数据上选取800张图片，并用CRNN [4] 和TRBA [8] 的模型产生对抗样本，然后让百度OCR进行识别。识别结果如下： ?
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