CRNN

最新推荐文章于 2022-10-24 13:33:21 发布
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本文是初次接触CRNN模型的学习笔记。介绍了CRNN模型的结构图，主要包括卷积层（CNN）、循环层（RNN）、转录层（CTC）。还阐述了模型特点，如只需给图片打序列标签、用CNN提取特征、RNN训练得序列标签等，实现端到端训练。

初次接触，学习笔记，可能会存在过多疏漏

[1]CRNN原理

1，结构图

**主要包括：**卷积层(CNN),循环层(RNN),转录层(CTC)
结构图

2,整个模型的特点

1，不用没每个字符打标签，只需要给一个图片打一个序列标签。
2，利用CNN提取图像特征
3，利用RNN训练的输入特征序列，得到一个序列标签
4，对训练的图像没有长度限制，但是要将图片的高度归一化
5，参数少
6，虽然结合了CNN和RNN，但是最后用一个loss函数(CTC LOSS),实现啦端到端的训练。

流程图

CNN feature map
假设CNN得到的feature map大小为m*T，下文得到的时间序列t都从t=1开始，1=<t<=T。

CRNN——卷积循环神经网络结构
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CRNN——卷积循环神经网络结构简介构成CNNMap-to-Sequence图解RNNctcloss序列合并机制推理过程编解码过程代码实现 简介 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，是一种卷积循环神经网络结构，主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。 CRNN可以用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题 构成 整个CRNN网络结构包含三部
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本文解读的是一篇来自2015年的一篇文字识别论文。里面的CTC Loss相关内容的理解有一定的挑战性，本文是对自己当前理解的一份记录。并通过pytorch和自己手算结果的对比来验证自己理解的正确性。
搭建CRNN模型（基于windows与tensorflow）
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3.1.1.CPTN介绍 通过CNN将图片的特征提取出来后采用RNN对序列进行预测，最后通过一个CTC的翻译层得到最终结果。说白了就是CNN+RNN+CTC的结构。 Git 地址https://github.com/bgshih/crnn 论文：paper http://arxiv.org/abs/1507.05717. 3.1.2.CNN介绍 CNN结构采用的是VGG的结构，并且文章对VGG网络...
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CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种深度学习模型，专为图像序列处理而设计，特别是在场景文本识别领域有着广泛的应用。这个“crnn-master.zip”压缩包包含了一个名为“crnn-master”的项目，该...
基于libtorch的psenet和crnn 文本检测识别代码.zip
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在当前的项目中，我们关注的是“基于libtorch的psenet和crnn 文本检测识别代码”。这个项目是一个示例，包含源代码和教程，旨在帮助开发者直接部署和使用。libtorch是PyTorch的一个轻量级C++库，它为计算机视觉任务...
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本项目以卷积循环神经网络（CRNN）为基础，专注于实现对中文汉字的高精度识别，提供了完整的模型、训练数据集以及源代码，便于开发者进行学习和实践。 CRNN是一种结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的...
CRNN:卷积递归神经网络用于Keras中的场景文本识别或OCR
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神经网络 卷积神经网络的Keras文本识别实现 此实现中有两种可用的模型。 一个基于原始CRNN模型，另一个则包含空间转换器网络层以纠正文本。 但是，性能差别不大，因此由您决定选择哪种型号。 训练 您可以使用Synth90k数据集训练模型，但也可以使用自己的数据。 如果使用自己的数据，则必须重写代码，以便根据数据结构来加载数据。 要下载Synth90k数据集，请转到此并下载MJSynth数据集。 可以将Synth90k数据集放在data/Synth90k或者使用--base_dir参数指定数据集的路径。 基本目录应包括许多包含Synth90k数据的子目录，用于训练，验证和测试数据的注释文件，列出数据集中所有图像的路径的文件以及词典文件。 使用--model参数指定要使用的两个可用模型中的哪个。 默认模型是带有STN层的CRNN。 有关详细信息，请参见config.py 。 运行tra
CRNN.zip（win10可用）
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此代码是CRNN模型代码，win10可以运行，本人近期有用过，有需要的可以下载（GitHub不会用），上传给有需要的朋友使用；
CRNN预训练参数（训练集10000张左右）
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预训练参数基于0-9a-zA-Z的切片文字训练，训练集10000张左右。
【深度学习神经网络】--CRNN
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我们知道 RNN 在每一个时间步的输出为所有字符类别的概率分布，即一个包含每个字符分数的向量，我们取其中最大概率的字符作为该时间步的输出字符，然后将所有时间步得到一个字符进行拼接得到一个序列路径，即最大概率路径，再根据上面介绍的合并序列方法得到最终的预测文本结果。如上图，对于最简单的时序为 2 的字符识别，有两个时间步长(t0，t1)和三个可能的字符为“ａ”，“ｂ”和“-”，我们得到两个概率分布向量，如果采取最大概率路径解码的方法，则“--”的概率最大，即真实字符为空的概率为0.6*0.6=0.36。
『OCR_Recognition』CRNN
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[text recognition]CRNN
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https://blog.youkuaiyun.com/libo1004/article/details/111595054 pytorch内置torch.nn.CTCLoss的方法使用 1、CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC) 2、CNN+Seq2Seq+Attention https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 CRNN 介绍 CRNN 模型，即将 CNN 与 RNN 网络结合，共同训练。主要用于在一定程度上实现端到端（end-to-end）地对不定长的文本序列.
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### CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 模型架构 CRNN 结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），旨在利用 CNN 的局部特征提取能力和 RNN 对序列数据建模的能力。这种组合使得 CRNN 特别适合处理具有时空结构的数据，如图像中的文字识别、语音信号以及视频分析。 #### 架构特点 - **卷积层**：用于捕捉输入数据的空间层次特性。通过多尺度滤波器自动学习到不同级别的抽象表示形式[^1]。 - **池化操作**：通常紧跟在卷积之后执行下采样过程，减少计算量的同时保留重要信息。 - **双向/单向 LSTM 层**：负责理解时间维度上的依赖关系。对于某些应用场景可以选择只采用前向传播方式实现无延迟预测[^2]。 - **全连接层与输出模块**：最终经过一系列变换得到目标任务所需的概率分布或其他类型的输出结果[^3]。 ```python import torch.nn as nn class CRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(CRNN, self).__init__() # 定义卷积部分 self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=...), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)) ) # 转换形状以便送入RNN self.fc_to_rnn_input = nn.Linear(...) # 双向LSTM单元定义 self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=False) # 输出分类头 self.classifier = nn.Linear(hidden_size * (int(bidirectional)+1), output_size) def forward(self, x): conv_out = self.conv(x).view(-1, ...) rnn_in = F.relu(self.fc_to_rnn_input(conv_out)).unsqueeze(0) lstm_output, _ = self.lstm(rnn_in) prediction = self.classifier(lstm_output[-1]) return prediction ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的 CRNN 网络框架，在实际应用中可能还需要根据具体需求调整各组件的具体配置参数。 ### 应用实例 - **实时语音增强**：针对嘈杂环境下的清晰通话需求，CRNN 提供了一种有效的解决方案。该方法能够在不引入额外延时的情况下提升语音质量和可懂度，尤其适用于未经事先训练的新说话者。 - **手写字符识别**：通过对文档图片进行预处理并将其转换成适合喂给 CRNN 的格式，可以高效准确地完成从扫描件到文本字符串的转化工作。
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