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。...在训练阶段，CRNN 将训练图像统一缩放为 w×32（w×h）；在测试阶段，针对字符拉伸会导致识别率降低的问题，CRNN保持输入图像尺寸比例，但是图像高度还是必须统一为 32 个像素，卷积特征图的尺寸动态决定
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
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。 ? ?
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。
与[22]不同，CRNN不限于识别已知字典中的单词，并且能够处理随机字符串（例如电话号码），句子或其他诸如中文单词的脚本。 因此，CRNN的结果在所有测试数据集上都具有竞争力。...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。...另一方面，CRNN使用对噪声和扭曲具有鲁棒性的卷积特征。此外，CRNN中的循环层可以利用乐谱中的上下文信息。每个音符不仅自身被识别，而且被附近的音符识别。...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。...此外，CRNN在光学音乐识别（OMR）的基准数据集上显著优于其它的竞争者，这验证了CRNN的泛化性。 实际上，CRNN是一个通用框架，因此可以应用于其它的涉及图像序列预测的领域和问题（如汉字识别）。
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。...另一方面，CRNN使用对噪声和扭曲具有鲁棒性的卷积特征。此外，CRNN中的循环层可以利用乐谱中的上下文信息。每个音符不仅自身被识别，而且被附近的音符识别。...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。...此外，CRNN在光学音乐识别（OMR）的基准数据集上显著优于其它的竞争者，这验证了CRNN的泛化性。...实际上，CRNN是一个通用框架，因此可以应用于其它的涉及图像序列预测的领域和问题（如汉字识别）。进一步加快CRNN，使其在现实应用中更加实用，是未来值得探索的另一个方向。
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。...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。...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...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。...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 ?...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...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
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。
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: ?
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
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
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...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 参考链接 ---- 前言 本文搬运自小宋的小伙伴：https://blog.csdn.net/libo1004，欢迎大家关注...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。...在训练阶段，CRNN 将训练图像统一缩放为 w×32（w×h）；在测试阶段，针对字符拉伸会导致识别率降低的问题，CRNN保持输入图像尺寸比例，但是图像高度还是必须统一为 32 个像素，卷积特征图的尺寸动态决定
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。
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...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
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) +...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
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....模型地址 文字区域检测CTPN 支持CPU、GPU环境，一键部署 文本检测训练参考 https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn OCR 端到端识别:CRNN...数据集还是百度云数据集下载完成并解压后，将.ctpn/lib/datasets/pascal_voc.py 文件中的pascal_voc 类中的参数self.devkit_path指向数据集的路径即可 2 对crnn.../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
std::string crnn_bin) { int ret1 = crnn.load_param(mgr, crnn_param.c_str()); int ret2 = crnn.load_model..., norm_vals_crnn); LOGI("input size : %d, %d, %d", in.w, in.h, in.c); ncnn::Extractor ex = crnn.create_extractor...= "crnn_lite_dw_dense.param"; std::string crnn_bin = "crnn_lite_dw_dense.bin"; int ret = ocr...->init(mgr, crnn_param, crnn_bin); std::string result; if(ret){ result = "Model loading...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。
import numpy as np import DataFile import SelectiveSearch import Generator import IoU import Model_CRNN_VGG16....CRNN_Model(input_shape=(*RESIZE,3)) cnn = model.CNN(len(categories)) if os.path.exists('weights-cnn.hdf5...')(x) x = Dense(512,activation='relu', kernel_initializer='he_normal', name='crnn_fc1')(x) x = Dense...(512,activation='relu', kernel_initializer='he_normal',name='crnn_fc2')(x) x = Dense(classes, activation...='softmax', kernel_initializer='he_normal', name='crnn_predictions')(x) model = Model(img_input,x)
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