视频详解CRNN（框架+代码+CTC理论）

最新推荐文章于 2024-10-07 01:45:58 发布
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机器学习笔记 - 将循环神经网络用于视频分类
学以致用 知行合一
04-05 3979
UCF101 是从 YouTube 收集的真实动作视频的动作识别数据集，具有 101 个动作类别。该数据集是 UCF50 数据集的扩展(具有 50 个动作类别)。 UCF101 拥有来自 101 个动作类别的 13320 个视频，在动作方面具有最大的多样性，并且在相机运动、物体外观和姿势、物体尺度、视点、杂乱背景、照明条件等存在很大变化，它是最迄今为止具有挑战性的数据集。由于大多数可用的动作识别数据集都不是现实的，是由演员上演的，UCF101 旨在通过学习和探索新的现实动作类别来鼓励对动作识别......
CRNN代码解析
博客
05-22 4302
CRNN主要分为三步 1.特征提取 2.序列转换 3.执行LSTM获取序列输出 4.进行CTC转换 CRNN使用 以下代码有三个作用 1.特征提取 2.序列转换 3.执行LSTM获取序列输出 def inference(self, inputdata, name, reuse=False): """ Main routine to construct the...
一文读懂CRNN+CTC文字识别
baidu_38634017的博客
07-02 1400
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 文字识别也是图像领域一个常见问题。然而，对于自然场景图像，首先要定位图像中的文字位置，然后才能进行识别。所以一般来说，从自然场景图片中进行文字识别，需要包括2个步骤：文字检测：解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多少文字识别：对定位好的文字区域进行识别，主要解决的问题是每个文字是什么，将图像中的文字区域进转化为字符信息。图1 文字识别的步骤对于文字检测不了解的读者，请参考本专栏文章：场景文字检测—CTPN原理与实现​zhua
CV-项目：CRNN+CTC识别英文数字
最新发布
10-07 1106
word-recognition， 数据集命名为1_1.png。pretrained-model参数，保存格式为。
CV-CRNN+CTC
09-09 995
是一种结合了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的文本识别方法，广泛应用于场景文本识别和手写文字识别等任务。它能够处理序列数据的非对齐问题，特别适合处理不同长度的输入和输出序列。CRNN 是一种结合了卷积层和递归层的神经网络架构。卷积层用于从输入图像中提取空间特征，而递归层（通常是LSTM或GRU）用于捕捉序列信息。CTC 是一种用于处理序列标注任务的损失函数。它允许模型在输入序列中生成不定长的输出序列，并且不需要对齐输入和输出。blank。
智慧水利河湖AI智能视频分析识别 CRNN
燧机科技的博客
06-08 465
智慧水利河湖AI智能视频分析识别系统运用视频结构型技术性，根据图像处理与分析，创建图像与图像叙述两者之间的投射关联，掌握视频图像中的內容，运用于水利管理方法情景。智慧水利河湖AI智能视频分析识别系统运用视频智能搜索分析，根据对非结构性原创设计视频数据信息的智能化系统分析解决，创建总体目标的结构型数据库查询，根据对前面视频点监控图像的智能化分析，依据水利具体情景开展科学研究，为河道管理与水利监控智能分析报警给予支撑点。
基于深度学习的手写汉语拼音识别，采用Pytorch框架，整体采用主流深度学习文字识别算法CRNN+CTC方法.zip
02-19
利用PyTorch框架，结合了主流的文字识别算法——卷积循环神经网络（Convolutional Recurrent Neural Network, CRNN）和连接时序分类（Connectionist Temporal Classification, CTC），旨在实现对手写汉语拼音的高效...
attention 文字识别算法_一文读懂CRNN+CTC文字识别
weixin_33428613的博客
01-14 1247
文字识别也是图像领域一个常见问题。然而，对于自然场景图像，首先要定位图像中的文字位置，然后才能进行识别。所以一般来说，从自然场景图片中进行文字识别，需要包括2个步骤：文字检测：解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多少文字识别：对定位好的文字区域进行识别，主要解决的问题是每个文字是什么，将图像中的文字区域进转化为字符信息。图1 文字识别的步骤文字检测类似于目标检测，即用 box 标识出图像中所有文字...
paddleOCR图像识别及CRNN-CTC结构
weixin_38428310的博客
03-22 6043
PaddleOCR的原理： CRNN-CTC结构 快速理解文本识别模型CRNN - 知乎 CNN->Flatten->Linear->RNN->Linear后输出图像中每个位置所对应的字符概率。考虑到CTC解码器在面对图像中元素数量不一、相邻元素重复时会存在无法正确对齐等情况，故额外添加一个类别代表“分隔符”进行改善。 卷积层由CNN构成，它的作用是从输入的图像中提取特征。提取的特征图将会输入到接下来的循环层中，循环层由RNN构成，它将输出对特征序列每一帧的预测。最后转录层将
使用CNN+GRU+CTC模型实现中文识别的技术详解
根据文件描述，该文件包含了一个使用Keras框架实现的工程代码。Keras是一个开源的神经网络库，它提供了一个高级的API来快速构建和训练深度学习模型。使用Keras的好处在于它对模型的构建提供了高度的抽象，使得开发者...
论文解析——CRNN算法
bug404
08-01 1022
所以，在模型结构那张图上，经过卷积计算后的特征层Convolutional feature maps，是可以切分成一条条的特征的，每一条特征对应输入图的一部分，并且是位置对应的，如上图所示。在进入CNN网络之前，输入会被scale到同样的高度，经过CNN网络后，CNN网络的输出的特征图会被切分成序列化的特征图，切分后的序列化的特征图，会作为循环网络的输入。从上图的结果中可以看到，在多个数据集上，不管是基于lexicon的场景，还是lexicon free的场景，在多个数据集上都做到了最高的识别率。
CRNN_CTC_OCR models.rar
05-17
DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用DIY数据集训练来实现新图片上的不定长度中文文字识别 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41185868/article/details/90246673
CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型训练和测试
02-10
Keras训练CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型工程代码，含模型文件
CTC(Connectionist Temporal Classfication)详细介绍，中文版
04-06
楼主自己整理的，网上关于CTC的资料参差不齐，一些比较好的资料都是英文版的，因此在这里祭上全网最好的CTC中文版学习资料，图文并茂，容易理解，欢迎下载。
在UCF101上使用3D CNN/CNN + RNN进行视频分类/动作识别的教程-python
06-18
在UCF101上使用3D CNN/CNN + RNN进行视频分类/动作识别的教程 视频分类 该存储库使用 UCF101 和 PyTorch 为视频分类（或动作识别）构建了一个快速而简单的代码。 视频被视为一个 3D 图像或几个连续的 2D 图像（图 1）。 下面是两个简单的神经网络模型：数据集 UCF101 共有来自 101 个动作的 13,320 个视频。 视频具有不同的时间长度（帧）和不同的 2d 图像大小； 最短的是28帧。 为了避免像 OpenCV 或 FFmpeg 这样的帧提取和转换等痛苦的视频预处理，这里我直接使用了来自 feichtenhofer 的预处理数据集。 如果您想从头开始转换或提取视频帧，这里有一些不错的教程：https://pythonprogramming.net/loading-video-python-opencv-tutorial/ https://www.pyimagesearch.com/2017/02/ 06/faster-video-file-fps-with-cv2-videocapture-and-opencv/ 模型 1. 3
视频编码框架
weixin_30715523的博客
05-11 185
一.视频数据的组织结构(视频序列层,GOP(图像组)层,图像层,宏块组层,宏块层) 　　 　　视频序列层:视频序列有一个序列头部,存储整个视频序列的信息(比如:视频的格式,分辨率等)，视频序列有多个GOP组成; GOP(图像组)层：由多个图像组成，包含I，P，B帧； 　　图像层：由多个宏块组组成； 　　宏块组层：由多个宏块组成； 　　宏块层：由多个图像块组成； 视频...
CRNN+CTC
weixin_39012047的博客
11-08 8263
CRNN： 特点：端到端；可以处理任意长度的序列；无词典或有词典效果都显著；有效并且小的模型  在CRNN的底部，卷积层自动从每个输入图像中提取特征序列。将得到的特征序列（所有特征图按照列进行拼接）输入到循环网络，用于对卷积层输出的特征序列的每一帧进行预测。在CRNN顶部的转录层中将循环层的每帧预测转化为标签序列。虽然CRNN由不同类型的网络架构（如CNN和RNN）组成，但可以通过一个损失...
视频编码基本框架
Vast_Sea的专栏
11-15 2840
H.261　　H.261标准是为ISDN设计，主要针对实时编码和解码设计，压缩和解压缩的信号延时不超过150ms，码率px64kbps(p=1~30)。　　H.261标准主要采用运动补偿的帧间预测、DCT变换、自适应量化、熵编码等压缩技术。 只有I帧和P帧，没有B帧，运动估计精度只精确到像素级。支持两种图像扫描格式：QCIF和CIF。　　 H.263　　H.263标准是甚低码率的
python视频网站分类_基于时间分布的RCNN视频分类方法
weixin_34854288的博客
02-21 225
我需要一个RCNN结构来分类视频后，用OpenCV提取帧。我已经阅读并搜索了很多关于这种结构的信息，并在Keras中找到了这个模型：model = Sequential([#Visual features learningTimeDistributed(Conv2D(units=128, kernel_size=5, strides=1, input_shape(28, 28, 1))),Time...
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