CRNN學習筆記

最近學習了crnn網路，大體訓練流程如下:

1、準備輸入資料和標籤，標籤為稀疏矩陣

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, input_height, input_width, 1])

label = tf.sparse_placeholder(tf.int32, name='label')
seq_len = tf.placeholder(tf.int32, [none], name='seq_len')

cnn_out = self._cnn(inputs)

crnn_model = self._rnn(cnn_out, self._seq_len)

logits = tf.reshape(crnn_model, [-1, 512])

w = tf.variable(tf.truncated_normal([512, self._class_num], stddev=0.1), name="w")
b = tf.variable(tf.constant(0., shape=[self._class_num]), name="b")
logits = tf.matmul(logits, w) + b
logits = tf.reshape(logits, [self._batch_size, -1, self._class_num])
# 網路層輸出
net_output = tf.transpose(logits, (1, 0, 2))

decoded, log_prob = tf.nn.ctc_greedy_decoder(net_output, self._seq_len)

with tf.name_scope('loss'):

loss = tf.nn.ctc_loss(self._label, self._net_output, self._seq_len)
loss = tf.reduce_mean(loss)

with tf.name_scope('optimizer'):

train_op = tf.train.adamoptimizer(self._learning_rate).minimize(loss)

with tf.name_scope('accuracy'):

accuracy = 1 - tf.reduce_mean(tf.edit_distance(tf.cast(self._decoded[0], tf.int32), self._label))
accuracy_broad = tf.summary.scalar("accuracy", accuracy)

feed_dict = 

sess.run(train_op, feed_dict=feed_dict)

文字識別 CRNN

來自 文字檢測主要解決的問題是 有文字，文字的範圍有多大，即定位文字行的所在位置和範圍及其布局。文字識別是在文字行定位的基礎上，對文字行內容進行識別，將影象中的文字資訊轉化為文字資訊。文字識別主要解決的問題是每個文字是什麼。圖1 文字識別的步驟 常用文字行識別演算法主要有兩個框架 ctc是一種los...

crnn驗證碼識別

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文字識別 CRNN 白翔

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