Abstract & Introduction & Related Work 研究任务 自动音频字幕已有方法和相关工作面临挑战创新思路 本文首先提出了一个音频描述的主题模型 实验结论 发现局部信息和抽象表征的学习对AAC来说比全局信息和时间关系的学习更为关键 提出下面两种语音主题模型： 局部音频主题
目录 1、项目简介 2、项目配置 3、问题解决 1、项目简介 近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别、NCNN推理，识别模型型仅17M（Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M)）。 以下为可实现的功能： 提供轻量的 bac
CRNN论文解析 CRNN 算法详解 目录 一、描述 二、网络结构 三、CNN结构 四、RNN结构 五、CTC模型 六、模型训练 七、实验7.1 数据集 7.2 实施细节 相关研究CNN网络 RNN网络 非深度学习的机器学习算法 论文：https://arxiv.org/pdf/1507.05717.pdf此文档地址
前言 完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn 训练 训练部分的代码逻辑如下： for epoch in range(total_epoch): for data in dataloader: 数据输入模型（前馈） 根据输出计算loss loss反馈更新网络参数 if epoch % eval_epoch == 0：
配置文件 本项目使用json格式的配置文件，这种格式可以直接用json包解析使用比较方便。 在config文件夹下创建config.yml文件，这个文件包含了一些基础配置和超参的设置，因为从头写项目这些参数还不确定可以先复制一份完整的过来，后续字形修改。 GPUID: 0 WORKERS: 1 PRINT_FREQ: 1
简介 上一节实现了加载配置，加载配置文件可以方便的进行参数的修改，这一节实现加载数据。 DataLoader 我使用的数据是MLT2017的数据集，在其中把法语的分割出来了，数据集下载地址：法语OCR识别数据集 其中解压后包含训练集图片文件夹、测试集图片文件夹、训练集标签文件和测试集标签
作者：云时之间来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142269888编辑：王萌 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
https://www.bilibili.com/video/BV1Ee411s7qw 40格，一格是feature map 上的一个像素
Yolo+CRNN--->CTPN+CRNN--->SegLink+CRNN--->East+CRNN--->ABCnet(Bezier曲线文本检测+CRNN变体) 检测头问题： 1.由于文字的特殊性，导致通用的目标检测容易在文本中间识别文本行的子集 2. CTPN:适合水平反向的文本检测 3. SegLink适合水平和倾斜。 4.East认为1和2这种先检测字符单
原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 推荐 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
通过利用keras以及一些自定义函数进行数据增强, CTPN进行文字定位，CRNN进行文字识别以及Flask Web实现银行卡号码识别 Github地址 由于我并不是机器学习方向，完成此项目只是学校课程需要 所以文章可能只是如何开始并完成这个项目，至于深层次的原理，推荐两篇中文博文 【OCR技术系列之五
CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法，其理论基础可以参考我上一篇文章，本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果。 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像，一共360万张图像样本，效果如下： 我们划分了训练集和测试集（10:1），并单独存储为两个文本文件： 文本文件
在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为
