ctc_loss

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ctc_loss

: CTC_Loss应用说明.png CTC_Loss应用说明.png
评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：517KB 上传时间：2023-08-13

: 使用keras框架cnn+ctc_loss识别不定长字符图片操作在本文中，我们将深入探讨如何使用Keras框架结合卷积神经网络（CNN）与Connectionist Temporal Classification损失函数（CTC Loss）来识别不定长字符图片。CTC Loss是为了解决序列到序列的预测问题，特别是在处理如...
评级：0 浏览量：384 收藏量：5 资源大小：482KB 上传时间：2020-09-16

: 解决Keras中循环使用K.ctc_decode内存不释放的问题每次运行`CTC_loss`也会创建新的节点。避免这个问题的一种方法是将其封装到一个自定义的`Layer`或者`Model`中，例如： ```python class CTC_Batch_Cost(Layer): def __init__(self, **kwargs): super(CTC_Batch_...
评级：0 浏览量：162 收藏量：0 资源大小：60KB 上传时间：2020-09-16

: crnn_ctc-centerloss:ctcloss + centerloss crnn文本识别 crnn_ctc-centerloss 2020.12.27更新使用最后一层全连接层输入的功能作为处理对象，即缩小这一功能的类内距离实现功能和标签的对齐，主要解决了预测重复，预测漏字时的对齐问题（需要tf1.15）增加对关键指标的...
评级：3 浏览量：1183 收藏量：1 资源大小：2.71MB 上传时间：2021-04-01

: calculator_ok.zip 【标题】"calculator_ok.zip" 是一个包含了EDA（电子设计自动化）课程设计项目的压缩文件，主要涉及的内容是一个计算器的设计。这个“成型版”的计算器可能是一个完成度较高的版本，意味着它已经具备了完整的功能和...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：3.04MB 上传时间：2019-06-20

: ctcdecode:PyTorch CTC解码器绑定 ctc解码ctcdecode是针对PyTorch的CTC（连接器时间分类）波束搜索解码的实现。从Paddle 借用的C ++代码。它包括支持标准波束搜索的可交换评分器支持，以及基于KenLM的解码。如果您不熟悉CTC和Beam搜索的概念，请...
评级：0 浏览量：794 收藏量：0 资源大小：38KB 上传时间：2021-04-28

: CTCDecoder:连接主义时间分类 (CTC) 解码算法 CTC解码算法 2021 年更新：可安装的 Python 包一些常见的连接主义时间分类 (CTC) 解码算法的Python 实现。提供了一个简约的语言模型。安装转到存储库的根级别执行pip install . 转到tests/并执行pytest以检查...
评级：0 浏览量：717 收藏量：0 资源大小：814KB 上传时间：2021-07-24

: crnn-ctc-loss-pytorch:使用 PyTorch 框架使用 CRNN 和 CTC 损失进行多位序列识别 2. **CTC Loss**：引入 CTC Loss 层，它是 PyTorch 库 `torch.nn` 中的 `CTCLoss` 类。此损失函数会计算预测序列和目标序列之间的差异。 3. **训练流程**：将输入图像和对应的目标序列（通常是字符序列）传递给模型...
评级：0 浏览量：786 收藏量：1 资源大小：379KB 上传时间：2021-05-29

: 中文OCR训练与测试 CRNN(CNN+RNN+CTCLoss) 训练 1.处理train 数据集 python3 ./utils/make_data.py 2.训练网络 python3 train.py 测试 1.加载模型，将训练好的模型放入./model/中 2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表 test_img_list = ['/home/tony/...
评级：5 浏览量：654 收藏量：5 资源大小：1.97MB 上传时间：2023-01-09

: cnn +rnn +attention 以及CTC-loss融合的文字识别代码，要的拿去不客气，样本使用自我合成的数据，可自己... cnn +rnn +attention 以及CTC-loss融合的文字识别代码，基于tensorflow实现，要的拿去不客气，样本使用自我合成的数据，可自己添加，有些人傻的，上来就说不能直接运行，大爷的说了要添加训练样本，傻吗。...
评级：2 浏览量：4668 收藏量：25 资源大小：16KB 上传时间：2019-04-23

: Explore-CTC-Loss.jl：我们探索了使用Zygote（或不使用）在Julia中实现连接主义时间分类（CTC）损失函数的... Explore-CTC-Loss.jl 我们探索使用Zygote（或不使用Zygote）在Julia中实现连接主义时间分类（CTC）损失函数的各种方法。我们还将其与现有的[ ]进行比较。 > include ( " test_ctc.jl " )alphabetsize = 64...
评级：0 浏览量：213 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2021-02-15

: CTC tensorflow 声学模型训练源代码.zip 语音识别 Tensorflow CTC 声学模型训练源代码，代码解析在https://blog.csdn.net/u012361418，希望能帮到初入语音识别的同学，欢迎大家提出宝贵的建议，大家一起学习，功能进步。
评级：0 浏览量：295 收藏量：2 资源大小：23KB 上传时间：2019-05-20

: Python-LPRNet基于Tensorflow使用CNN和CTCloss实现轻量级车牌识别的轻型网络 LPRNet是一种专门为车牌识别设计的深度学习网络，它利用卷积神经网络（CNN）的强大功能，并结合了连接时序分类（CTCloss）算法，以高效、准确地识别车牌上的字符。首先，我们需要了解卷积神经网络（CNN）。CNN是...
评级：0 浏览量：1703 收藏量：2 资源大小：36.92MB 上传时间：2019-08-10

: MXNet-CTC:Warp-CTC的MXNet绑定 Python换行class CTCLoss ( gluon . loss . Loss ): def __init__ ( self , layout = 'NTC' , label_layout = 'NT' , weight = None , ** kwargs ): assert layout in [ 'NTC' , 'TNC' ],\ "Only 'NTC' and 'TNC' ...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：74KB 上传时间：2021-05-01

: acoustic_model.zip 《PyTorch实现的声学模型：CTC Loss与Transformers在语音识别中的应用》在人工智能领域，语音识别是一项关键技术，它使机器能够理解和处理人类的语言，为各种应用场景提供了便利，如智能家居、智能助手、自动驾驶...
评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：281.52MB 上传时间：2020-09-08

: 使用PaddlePaddle实现DeepSpeech2模型进行中文语音识别 from paddleaudio.loss import CTC_Loss from paddle.io import DataLoader # 定义损失函数和优化器 criterion = CTC_Loss() optimizer = Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()) # 创建数据...
评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2024-07-21

: CRNN_Mxnet:MXnet版本的CRNN，用于使用CNN + 2层BLSTM + CTC体系结构进行场景文本识别 Mxnet版本使用contrib程序包中的Mxnet CTC损失层，在MXnet 0.10.0中添加了CTCLoss。因此，MXnet版本必须> = 0.10.0。我使用0.10.1，它的工作原理。训练1.将自己的数据集放到egicdar2013文件夹中2.将文本标签放入...
评级：0 浏览量：210 收藏量：0 资源大小：403KB 上传时间：2021-05-11

: captcha_break：验证码识别使用深度学习来破解captcha验证码本项目会通过Keras构建一个深度卷积神经网络来识别captcha验证码，建议使用显卡来运行该项目。下面的可视化代码都是在jupyter notebook中完成的，如果你希望写成python脚本，稍加...
评级：0 浏览量：248 收藏量：0 资源大小：6.53MB 上传时间：2021-02-03

: tensorflow-ctc-speech-recognition:连接主义者的时间分类（CTC）在语音识别中的应用（Tensorflow 1.0但与... Tensorflow CTC语音识别通过v1 compat与Tensorflow兼容。连接主义者的时间分类（CTC）在语音识别中的应用（Tensorflow 1.0）在VCTK语料库上（与WaveNet使用的语料库相同）。如何开始？ git clone ...
评级：0 浏览量：164 收藏量：0 资源大小：616KB 上传时间：2021-05-07

: tf API：网络构建模块tf.nn，tf.layers， tf.contrib 用于原始神经网络（NN）操作的包装程序，属于基础操作，常见包括卷积（conv、conv_transpose、dilation2D、separable_conv）、池化（avg_pool，max_pool）、归一化（batch_normalization）、部分loss（ctc_loss）、...
评级：0 浏览量：809 收藏量：0 资源大小：91KB 上传时间：2021-01-06

: CRNN_Tensorflow：用于场景文本识别的卷积递归神经网络（CRNN）该模型由CNN阶段提取特征组成，这些特征被馈送到RNN阶段（Bi-LSTM）和CTC损失。安装该软件已在Ubuntu 16.04（x64）上使用python 3.5和TensorFlow 1.12开发。由于它使用了TensorFlow的一些最新功能，因此与旧版本不...
评级：0 浏览量：526 收藏量：0 资源大小：34.05MB 上传时间：2021-02-06

: 学士学位论文：使用深度神经网络的光学音乐识别使用深度神经网络的光学音乐识别抽象的光学音乐识别是一个充满挑战的领域，在许多方面都与光学文本识别类似。但是，它带来了传统的基于管道的识别系统所面临的许多挑战。在手写文本识别领域，端到端方法已被证明...
评级：0 浏览量：84 收藏量：1 资源大小：23.2MB 上传时间：2021-02-17

: OCR:使用深度学习进行光学字符识别 A TensorFlow implementation of the CNN+LSTM+CTC model for OCR. 2. supporting scripts to apply the RCNN appraoch for OCR. 建筑学有关如何运行的说明获取仓库 git clone ...
评级：0 浏览量：285 收藏量：1 资源大小：182KB 上传时间：2021-05-12

: pytorch实现文字点选、选字、选择文字验证码识别_中文字检测识别.zip 这个项目可能使用了深度学习中的序列标注模型，如CTC（Connectionist Temporal Classification）或者Attention机制的Transformer模型。这些模型可以处理变长输入，适合处理不同形状和大小的文字。 4. **中文字符...
评级：5 浏览量：1714 收藏量：5 资源大小：146.78MB 上传时间：2022-03-30

: Automatic-Speech-Recognition-Models:使用PyTorch的端到端语音识别模型 "Joint CTC-Attention"是CTC和注意力机制的结合，它结合了两种方法的优点。CTC用于处理时间对齐问题，而注意力机制则增强了模型对上下文的理解。这种联合优化的方法在实际应用中表现出更好的性能。 "KsponSpeech...
评级：0 浏览量：191 收藏量：2 资源大小：40KB 上传时间：2021-04-11

: eesen：Eesen项目的官方存储库埃森Eesen旨在将现有的复杂，专业知识密集的ASR流程简化为简单的序列学习问题。 Eesen中的声学建模涉及训练单个递归神经网络（RNN），以建模从语音到文本的映射。 Eesen放弃了现有ASR管道所需的以下元素：隐...
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：2.39MB 上传时间：2021-02-06

: 理解文本识别网络CRNN CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，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...CTC loss（转录层），使用 CTC 损失，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
评级：0 浏览量：153 收藏量：1 资源大小：361.35MB 上传时间：2023-12-28

: speech-recognition-examples:简单指南如何构建用PyTorch编写的自己的端到端自动语音识别系统使用CRNN，CTC丢失，DeepSpeech波束搜索和KenLM记分器进行语音识别安装cd venv/bin./pip install -r ../../requirements.txt ./pip install deepspeed==0.3.13建筑学SpeechRecognitionModel ( # First ...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：87.42MB 上传时间：2021-04-14

: 基于PaddlePaddle2.0实现的CRNN模型，文字识别本项目是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...使用 CTC Loss，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：11KB 上传时间：2023-08-25

: DeepTextSpotter 或采用所需的图层：移调，重组，区域，CTCLoss CTCLoss扭曲-https: 很好的实现，谢谢！ git clone https://github.com/MichalBusta/caffe.git cd caffe git checkout darknet 制作咖啡 mkdir Release cd Release...
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：50KB 上传时间：2021-05-13

: 不能更简单的基于keras的CRNN汉字识别代码. 即Fast R-CNN 网络的keras实现.zip 在训练过程中，你可能需要定义损失函数（如CTC loss，Connectionist Temporal Classification Loss）以及优化器（如Adam），并设置合适的批次大小和训练轮数。在模型训练完成后，你可以将模型部署到实际应用中，...
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：88KB 上传时间：2024-04-03

: transformer的 encoder-decoder结构基于tensorflow实现的中文语音识别项目.zip 4. 损失函数和优化器：选择合适的损失函数（如CTC loss）和优化算法（如Adam）。 5. 训练模型：加载预处理后的数据，进行模型训练，并保存模型权重。 6. 评估和推理：使用测试集评估模型性能，实现语音到文本的转换...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：49.15MB 上传时间：2024-03-27

: pytorch OCR代码 5. 训练：使用优化器（如Adam或SGD）和损失函数（如CTC Loss，Connectionist Temporal Classification）进行模型训练。CTC Loss适用于不需对齐的输入和输出序列。 6. 评估与调优：在验证集上评估模型性能，通过精度...
评级：0 浏览量：122 收藏量：2 资源大小：88.84MB 上传时间：2023-04-22

: pytorch、TensorFlow、深度学习实现基于EAST自然文本检测系统.zip 接下来，定义EAST模型结构，配置损失函数（如Focal Loss或IOU Loss）和优化器（如Adam或SGD），然后进行模型训练。在训练过程中，要定期评估模型性能，通过可视化工具（如TensorBoard）监控训练进度和指标。训练...
评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：1.99MB 上传时间：2024-03-28

: 基于TorchSharp文本识别模型在训练过程中，TorchSharp提供了优化器（如Adam或SGD）、损失函数（如CTC Loss，用于序列到序列的匹配）以及数据加载器等工具。开发者可以方便地定义训练循环，监控损失函数的变化，调整学习率，以及进行模型保存和...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2024-04-02

: 本项目基于pytorch深度学习框架实现各NLP任务，不断完善中..zip 9. **损失函数（Loss Functions）**：不同的NLP任务可能需要不同的损失函数，如交叉熵损失（Cross Entropy Loss）用于分类，MSE（均方误差）或MAE（平均绝对误差）用于回归，以及CTC（Connectionist Temporal ...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：117KB 上传时间：2024-05-09

: 基于tensorflow、keraspytorch框架实现图片文字检测及端到端的OCR文字识别.zip 在TensorFlow、Keras或PyTorch中，训练OCR模型通常涉及准备数据集（如MJSynth、Synth90k、ICDAR等），定义模型结构（如使用RNN、LSTM、GRU或Transformer），设置优化器（如Adam），损失函数（如CTC loss或交叉熵损失...
评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：11.95MB 上传时间：2024-03-27

: 基于BERT的端到端语音识别模型开发指南.pdf 4. **CTC Loss**：采用Connectionist Temporal Classification（CTC）损失函数，用于无对齐的序列到序列学习。 5. **额外语言模型**：Decoder还可以连接额外的语言模型，进一步提升语言理解能力。 **模型训练**： 1...
评级：0 浏览量：206 收藏量：1 资源大小：236KB 上传时间：2023-08-08

: pytorchOCR:基于pytorch的ocr算法库，包括 psenet, pan, dbnet, sast , crnn 基于pytorch的OCR库这里会有这个项目的代码详解和我的一些ocr经验和心得，...2020.12.22 更新CRNN+CTCLoss+CenterLoss训练 2020.09.18 更新文本检测说明文档 2020.09.12 更新DB,pse,pan,sast,crnn训练测试代码和预训练
评级：0 浏览量：1027 收藏量：1 资源大小：3.26MB 上传时间：2021-05-01

: wavenet-speech-to-text:基于DeepMind的WaveNet的PyTorch语音识别实现使用WaveNet进行语音转文字仍然需要弄清楚CTCLoss的南问题基于DeepMind论文：语音识别实现。此实现的目的是结构合理，可重用且易于理解。这里的流实现：尽管WaveNet被设计为“文本到语音”模型，但该论文提到...
评级：0 浏览量：442 收藏量：1 资源大小：216KB 上传时间：2021-05-15

: PyPI 官网下载 | auraloss-0.2.0-py3-none-any.whl 1. 不同类型的音频损失函数，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、对数谱损失（Log Spectral Loss）等。 2. 针对特定音频任务定制的损失函数，例如语音识别中的CTC（Connectionist Temporal Classification）...
评级：0 浏览量：9 收藏量：0 资源大小：15KB 上传时间：2022-02-14

: ICDAR2015.zip数据集如图像预处理（如灰度化、二值化、直方图均衡化等）、文本检测（例如基于边缘检测、连通组件分析等方法）、文字分割、特征提取（如HOG、卷积神经网络特征）以及文本识别（如基于深度学习的OCR模型，如CTC Loss的LSTM...
评级：4 浏览量：912 收藏量：1 资源大小：129.6MB 上传时间：2019-09-11

: aster.pytorch下载的一些文件.zip 在优化过程中，常用的学习率调度策略、损失函数选择（如CTC loss或Attention loss）以及早停法等都会影响模型的性能。此外，使用GPU进行分布式训练可以显著加速模型收敛。六、应用场景 ASTER OCR技术广泛应用于...
评级：0 浏览量：225 收藏量：1 资源大小：149.19MB 上传时间：2020-05-21

: Dynamic-Text-Detection-and-Recognition 然而，对于更复杂的场景，深度学习模型如CRNN（Connectionist Temporal Classification）、CTC（Connectionist Temporal Loss）和Transformer架构的模型如ASTER、CRNN+Att、Rosetta等，能提供更高的识别精度。...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：85.73MB 上传时间：2021-03-31

: keras示例程序 image_ocr.py 训练一个卷积堆叠，后跟一个循环堆栈和一个CTC logloss函数来执行光学字符识别（OCR）。 imdb_bidirectional_lstm.py 在IMDB情绪分类任务上训练双向LSTM。 imdb_cnn.py 演示使用Convolution1D进行文本...
评级：0 浏览量：1125 收藏量：0 资源大小：10.02MB 上传时间：2017-10-23

: Python-ASTER具有灵活整流功能的注意场景文本识别器 3. **CTC Loss**：连接时空标注（Connectionist Temporal Classification, CTC）损失函数被用于训练模型，即使在输入和输出长度不匹配的情况下也能进行端到端的学习。CTC允许模型跳过无法识别的字符，同时处理序列...
评级：0 浏览量：114 收藏量：1 资源大小：92KB 上传时间：2019-08-11

: Image-Text-Detection-master 5. **损失函数**：训练过程中使用的损失函数，如Focal Loss、CTC（Connectionist Temporal Classification）或IoU（Intersection over Union）损失，用于优化模型性能。 6. **评估指标**：如准确率、召回率、F1分数...
评级：0 浏览量：298 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2018-04-17

: 石膏棒雕刻文本检测与识别预训练模型在这个预训练模型中，MobileNetV2 可能被用作特征提取器，然后连接到一个序列模型（如CTC Loss或LSTM）来识别出检测框内的文本。 **TensorFlow** 是谷歌开发的开源机器学习框架，广泛用于构建和训练这些类型的深度...
评级：0 浏览量：77 收藏量：0 资源大小：26.13MB 上传时间：2018-08-15

: 经典文字识别此外，还有一些预训练模型，如Google的TensorFlow库中的EAST和CTC Loss，它们为文字检测和识别提供了高效的解决方案。在本项目中，通过这三个步骤，我们可以对图像中的文字进行有效地处理和识别，无论是书籍的索...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：204KB 上传时间：2016-10-12

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