什么是CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）...我们先来看卷积神经网络各个层级结构图： ?...两层之间所有神经元都有权重连接 通常全连接层在卷积神经网络尾部 ? 1.7 CNN优缺点 优点： 共享卷积核，优化计算量。 无需手动选取特征，训练好权重，即得特征。...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...解决：加入一个提取边缘的神经网络，也就说找到候选框的工作也交给神经网络来做了。
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...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。...即对字符序列先删除连续重复字符，然后从路径中删除所有 “-” 字符，这个称为解码过程，而编码则是由神经网络来实现。引入 blank 机制，我们就可以很好地解决重复字符的问题。...通过对损失函数的计算，就可以对之前的神经网络进行反向传播，神经网络的参数根据所使用的优化器进行更新，从而找到最可能的像素区域对应的字符。...1.2.4.3 测试阶段 在测试阶段与训练阶段有所不同，我们用训练好的神经网络来识别新的文本图像。
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
引言 最近，社区已经看到神经网络的强大复兴，这主要受到深度神经网络模型，特别是深度卷积神经网络（DCNN）在各种视觉任务中的巨大成功的推动。...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。...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。 Conv Ftrs：这一列表明一个方法是否使用从训练图像直接学习到的卷积特征或手动特征作为基本的表示。...总结 在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络架构，称为卷积循环神经网络（CRNN），其集成了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优点。...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。
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。...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)....BidirectionalLSTM(512, nh, nh), BidirectionalLSTM(nh, nh, nclass)) 2、实验环节，采用CRNN＿pytorch...（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。 ? ?
引言 最近，社区已经看到神经网络的强大复兴，这主要受到深度神经网络模型，特别是深度卷积神经网络（DCNN）在各种视觉任务中的巨大成功的推动。...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。...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。...总结 在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络架构，称为卷积循环神经网络（CRNN），其集成了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优点。...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。
，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。...上图输入层之上的那个BLSTM层就是这个第一层双向LSTM层神经网络。 我们能够把神经网络的深度不断拓展，就是在第一层BLSTM基础上。...再叠加一层BLSTM，叠加方法就是把每一个输入相应的BLSTM层的输出作为下一层BLSTM神经网络层相应节点的输入，由于两者序列长度是一一相应的，所以非常好叠加这两层神经网络。...假设你觉得有必要，全然能够如此不断叠加更深一层的BLSTM来构造多层深度的BLSTM神经网络。
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...上图输入层之上的那个BLSTM层就是这个第一层双向LSTM层神经网络。 我们能够把神经网络的深度不断拓展，就是在第一层BLSTM基础上。...再叠加一层BLSTM，叠加方法就是把每一个输入相应的BLSTM层的输出作为下一层BLSTM神经网络层相应节点的输入，由于两者序列长度是一一相应的，所以非常好叠加这两层神经网络。...假设你觉得有必要，全然能够如此不断叠加更深一层的BLSTM来构造多层深度的BLSTM神经网络。
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。...通过对概率的计算，就可以对之前的神经网络进行反向传播更新。类似普通的分类，CTC的损失函数O定义为负的最大似然，为了计算方便，对似然取对数。我们的训练目标就是使得损失函数O优化得最小即可。
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。...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。...这部分数据是通过运行crnn/preprocess.py生成，可以通过AUG_NBR设置生成数据集个数。其效果如下: ?
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。...特殊字符 width, height = 192, 64 n_classes = len(characters) txt_length = 4 #识别的验证码长度 seq_length = 12 #CRNN...characters[x] for x in target]), input_length, label_length) to_pil_image(image) 二，定义模型 class CRNN...x.permute(2, 0, 1) x, _ = self.lstm(x) x = self.fc(x) return x net = CRNN...') model.fit( train_data = dl_train, val_data= dl_val, ckpt_path='ctc_crnn.pt', epochs
Intell. | 利用条件循环神经网络生成特定性质分子 Kotsias, P., Arús-Pous, J., Chen, H. et al....Bjerrum及其同事提出了一个基于条件递归神经网络（cRNNs）的生成框架，在药物设计的背景下基于分子SMILES表示的条件循环神经网络，输入目标性质，模型可直接生成具有对应性质的分子。...研究者测试了cRNN模型生成具有期望属性的OPM的能力。...将cRNN模型与经典基准进行基准测试 研究者用一个更简单的基于图的遗传算法（GB-GA）对cRNN模型进行了基准测试，该方法最近在分子优化中表现出非常好的性能。...GB-GA模型与cRNN模型相比，在寻找具有所需属性的分子方面表现稍差。这两种方法都产生了相当一部分不现实的分子。在cRNN模型的情况下，这些通常是由于SMILES的字符化解码的错误。
CRNN算法原理： CRNN的网络架构如图1所示，由卷积层、循环层和转录层三个组成部分组成。在CRNN的底部，卷积层自动从每个输入图像中提取一个特征序列。...得到的实验结果如下： 图片 结论： 提出了一种新的神经网络结构，称为卷积递归 神经网络（CRNN），它综合了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的优点。...此外，由于CRNN放弃了传统神经网络中使用的完全连接层，因此可以得到更紧凑、更高效的模型。所有这些特性使得CRNN成为基于图像的序列识别的一种优秀方法。...该模型是一个完全卷积的神经网络，适用于文本检测，它可以输出对单词或文本线的密集的每像素预测。该模型是一个完全卷积的神经网络，适用于文本检测，它可以输出对单词或文本行的密集的每像素预测。...EAST模型网络结构 EAST模型的网络结构，如下图： 图片 在设计用于文本检测的神经网络时，必须考虑到几个因素。
本文提出了一种基于分布式学习条件递归神经网络 (cRNN)的生成式深度学习 (GDL) 模型，用于为给定的生物靶标生成量身定制的虚拟化合物库，然后将GDL模型应用于RIPK1。...最近，生成式深度学习 (GDL) 已成为一种很有前途的从头分子设计方法，其中深度神经网络被用作生成模型。...结合特征提取器给出的状态向量作为条件输入，训练 cRNN 模型以无监督学习方式生成遵循给定训练数据的相同化学分布的分子。...在训练过程中，训练cRNN以正则化状态向量作为条件输入重构输入SMILES；在生成过程中，推理cRNN用于生成由起始令牌触发的分子，以采样状态向量作为条件输入（图1）。...总的来说，作者通过使用他们提出的GDL模型发现了一种具有先前未报道的骨架的先导化合物来对抗 RIPK1，见证了深度神经网络在早期药物发现中的成功应用。
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。...使用环境： PaddlePaddle 2.0.1 Python 3.7 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-CRNN 在线运行一下：https
三、CRNN： 端到端的场景文本识别 上述工作主要介绍了文本检测的相关工作，并没有涉及到文本识别的内容。下面介绍文本识别的相关工作：CRNN。CRNN的构成借鉴了语音识别里的递归神经网络(RNN)。...总体来说CRNN比传统的方法以及其他深度学习算法都要优越。 ?...需要注意的是，在不同字体，特殊字符，模糊文本以及有阴影的情况下，如果用传统方法来做识别，还是很困难的，但是由神经网络来做，都可以做的很好。...另外还有一些识别错误的情况，但是如果人眼都看不清楚，也不能强神经网络所难。 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的模型与传统的神经网络相比要小得多。
代码实现是参考算法提出者的pytorch，python3版本的crnn实现。...GitHub – Sierkinhane/CRNN_Chinese_Characters_Rec: (CRNN) Chinese Characters Recognition....因为CTPN要求的环境比较复杂，所以这次只放出CRNN的代码，因为CRNN实现环境比较简单。...修改crnn_main_v2.py中的图片路径和标签路径，运行python crnn_main_v2.py即可 接下来是制作lmdb格式的数据。...（不定长识别是将训练集图片的放缩feed到神经网络中的尺寸应用到测试中，test.py已经标注！） （如果有帮助到你，可以在Github给我个star！）
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。...3 DeeplyTough描述符 DeeplyTough方法将结合口袋的3D网格数据作为输入，使用卷积神经网络将其编码到向量空间中，其中用一对向量的邻近度来表示一对口袋的结构相似性。
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 1.3 CRNN...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。...即对字符序列先删除连续重复字符，然后从路径中删除所有 “-” 字符，这个称为解码过程，而编码则是由神经网络来实现。引入 blank 机制，我们就可以很好地解决重复字符的问题。...通过对损失函数的计算，就可以对之前的神经网络进行反向传播，神经网络的参数根据所使用的优化器进行更新，从而找到最可能的像素区域对应的字符。...1.2.4.3 测试阶段 在测试阶段与训练阶段有所不同，我们用训练好的神经网络来识别新的文本图像。
这些方法可以划分为三类，即卷积神经网络（CNN）、循环神经网络和其他方法（如全连接神经网络和图神经网络）。...图4 循环神经网络工作单元概览 4.3 卷积循环神经网络（CRNN） 本研究提出的运动预测方法如图5所示。该方法利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）从输入数据中提取视觉和时间特征。...表2 基于FDE、ADE和MSE评估指标的RESNET和所提出方法的结果 图6展示了一些样本，CRNN方法无法很好地预测未来的轨迹。...从左上角结果的分析来看，CRNN方法预测出的距离或速度比实际值更大，说明它预期比实际发生的更多地考虑了未来的动作。同样的问题也可以在左下角的图中发现，预测轨迹比实际轨迹要大。...图6 CRNN方法在语义地图上展示的样本轨迹 06 结论 在本研究中，我们调查了各种深度学习技术及其提高自动驾驶车辆预测能力的效果。
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