CNN_LSTM_CTC_Tensorflow：基于CNN+LSTM+CTC的OCR Tensorflow实现

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本项目采用TensorFlow框架，实现了结合卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)及连接时序分类(CTC)算法的光学字符识别（OCR）系统，有效提升了文本识别精度。基于CNN + LSTM + CTC的OCR（光学字符识别）使用张量流实现。此方法可以处理图像中的可变长度字符数。我使用具有10万幅图像的数据集训练了一个模型，并在测试数据集（20万幅图像）上获得了99.75%的准确性。两个数据集中包含如下所示类型的图片：更新信息： - 2017年11月6日：竞争页面现在不可用，如果要重现此结果，请参见有关数据集的信息。 - 2018年4月24日：已将tensorflow版本更新至1.7，并修复了一些错误报告中的问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

CNN_LSTM_CTC_Tensorflow：基于CNN+LSTM+CTC的OCR Tensorflow实现

优质

本项目采用TensorFlow框架，实现了结合卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)及连接时序分类(CTC)算法的光学字符识别（OCR）系统，有效提升了文本识别精度。基于CNN + LSTM + CTC的OCR（光学字符识别）使用张量流实现。此方法可以处理图像中的可变长度字符数。我使用具有10万幅图像的数据集训练了一个模型，并在测试数据集（20万幅图像）上获得了99.75%的准确性。两个数据集中包含如下所示类型的图片：更新信息： - 2017年11月6日：竞争页面现在不可用，如果要重现此结果，请参见有关数据集的信息。 - 2018年4月24日：已将tensorflow版本更新至1.7，并修复了一些错误报告中的问题。

基于CNN-LSTM-CTC的数值语音识别

优质

本研究提出一种结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）及连接时序分类（CTC）技术的新型数值语音识别模型，显著提升识别准确率与效率。该资源利用CNN对语音特征进行提取，并构建了用于孤立词语言识别的声学模型。此过程重复进行了多次以确保模型的有效性与准确性。总的来说，这一方法旨在提升孤立词语言识别系统的性能。

kaggle_speech_recognition:基于TensorFlow的Conv-LSTM-CTC端到端语音识别模型

优质

kaggle_speech_recognition 是一个利用TensorFlow实现的项目，专注于开发和训练用于语音识别任务的端到端Conv-LSTM-CTC模型。 Kaggle语音识别是针对一项Kaggle竞赛的项目，旨在为简单的语音命令构建一个语音检测器。该模型使用连接时间分类（CTC）成本的卷积残差以及反向LSTM网络，并由TensorFlow编写实现。首先将音频波文件转换成滤波器组频谱图。CNN层从这些频谱图输入中提取分层特征，而LSTM层则像编码器/解码器一样工作，在序列上对CNN的特性进行编码并输出字符作为结果。这种LSTM编码器/解码器非常灵活，根据训练词汇的不同，它可以使用整个单词、音节或仅是音素的信息来表示发出的字符。全连接层会压缩这些表达方式，并进一步将字符与单词分离。该项目旨在便于调试和可视化操作。它提供了界面以显示权重和激活情况，通过TensorBoard记录日志并展示在训练过程中学习到的角色及决策边界示例。安装和使用：先决条件包括Python 3.5版本搭配TensorFlow 1.4；或选择Python 3.6与对应的TensorFlow版本。

基于LSTM-CTC-CNN架构的不定长度验证码识别方法

优质

本研究提出了一种结合LSTM、CTC和CNN技术的创新性验证码识别模型，能有效处理各种长度验证码图像，显著提升验证码系统的自动识别效率与准确性。本项目采用LSTM+CTC+CNN架构对不定长度的验证码进行识别，无需分割字符即可直接读取验证码内容。该验证码包含大小写字母及数字，并加入了点、线、颜色、位置与字体等干扰元素以增加辨识难度。相比GRU+CTC+CNN模型，本项目在验证效果上有所提升。

基于CIFAR10数据集的TensorFlow CNN实现

优质

本项目利用TensorFlow框架，构建并训练了一个卷积神经网络模型，专门针对CIFAR-10图像分类任务进行优化。该压缩包包含了使用TensorFlow在CIFAR10数据集上实现的卷积神经网络代码以及多个测试结果的图片。

Grad-CAM-tensorflow：基于Tensorflow的Grad-CAM实现（CNN可视化）

优质

Grad-CAM-tensorflow是一款基于TensorFlow框架开发的工具，用于实现Grad-CAM算法，能够有效解析并展示卷积神经网络内部决策机制，增强模型可解释性。 CNN还有一种出色的可视化方法叫做Grad-CAM，这种方法只需要进行前向传播即可完成。演示代码可以在Caffe和Tensorflow的ResNet、Vgg模型上使用，请查阅相关资料。这里提供的是用于Grad-CAM演示的tensorflow版本。我用到了ResNet-v1-101、ResNet-v1-50以及vgg16，因为这些是流行的CNN模型。不过，grad-cam同样适用于其他任何类型的CNN模型。只需在我的代码中调整卷积层即可。要在此示例中使用VGG网络，请下载VGG16的npy文件；如果要用ResNet-v1-50或ResNet-v1-101，则需要从相应位置获取权重。参考原论文：Grad-CAM: Gradient-weighted Class Activation Mapping，作者为Ramprasaath R. Selvaraju, Abhishek Das和Ramakrishna V。

基于TensorFlow的CNN水果检测实现.zip

优质

本项目为一个使用TensorFlow框架构建的卷积神经网络（CNN）模型，专注于识别和分类不同种类的水果图像。通过训练大量标记好的水果图片数据集，该模型能够准确地检测出多种常见水果，并具备良好的泛化能力以适应新样本。在本项目基于TensorFlow实现CNN水果检测的过程中，我们主要探讨了如何利用深度学习框架TensorFlow构建卷积神经网络（CNN）模型来识别不同类型的水果。深度学习，特别是CNN，在计算机视觉领域已成为重要工具，它能够有效地处理图像数据并进行特征提取和分类。首先了解一下深度学习的基础知识：这是一种模仿人脑神经网络工作原理的机器学习方法，通过多层非线性变换对复杂的数据结构进行建模。在图像识别任务中，CNN是首选模型，因为它能高效地处理图像数据中的各种模式信息。一个典型的CNN由多个层次构成，包括卷积层、池化层和全连接层等，这些层级协同工作以逐级提取从低到高的抽象特征。利用TensorFlow的Python API可以方便地创建并训练这样的CNN模型。该框架提供了丰富的工具与函数（如`tf.keras`），用于构建网络结构、定义损失函数及优化算法，并且支持完整的训练流程设定。在水果检测项目中，我们首先需要导入必要的库，例如`tensorflow`、`numpy`和`matplotlib`等；接下来加载并预处理数据集。我们的数据集中可能包含多个子目录，每个代表一种特定的水果类型，其中存放着该类别的图像样本。为了提高模型的表现力与适应性，在训练前我们需要进行一系列的数据准备步骤：比如调整图片尺寸、归一化像素值范围以及应用随机变换（如旋转或翻转）来进行数据增强。接下来是构建CNN架构的过程，它通常包括交替使用卷积层和池化层来提取特征，并通过全连接层实现分类任务。具体来说，卷积操作用于捕获图像中的局部模式；而最大池化则有助于减少计算复杂度并保留关键信息点的位置不变性。最后的几个完全连通层将这些抽象表示映射到最终的概率分布中。在训练阶段，我们首先通过`model.compile()`方法指定优化器（如Adam）、损失函数（比如交叉熵）以及评估指标；然后使用`model.fit()`开始迭代学习过程。在此期间，我们需要定期检查模型的性能表现，并根据实际情况调整超参数设置以达到最佳效果。完成整个培训流程后，我们会保存训练好的模型以便未来调用或部署到实际应用中。此外还可以通过在验证集上运行测试来评估其分类准确性；同时利用`model.predict()`函数对新输入图像进行实时预测分析。为了进一步提升系统的实用性和效率水平，在某些情况下我们或许还会考虑采用迁移学习策略，即基于预训练模型的权重初始化来进行快速迭代优化。总之，这个项目展示了如何结合TensorFlow平台和深度神经网络技术解决实际问题——自动识别与分类水果图像。通过深入理解CNN的工作机制以及掌握框架提供的各种实用功能，我们可以开发出性能强大且高度自动化化的视觉处理系统，这不仅有助于提高效率水平，在农业、食品加工等行业中也能发挥重要作用。

Darknet文本检测及CNN+CTC OCR文字识别项目

优质

本项目聚焦于暗网环境下的文本检测与识别技术研究，采用深度学习方法，结合Darknet框架进行高效准确的文字检测，并运用CNN结合CTC机制优化OCR模型，实现复杂背景中的高质量文字识别。本项目基于Darknet框架实现CTPN版本的自然场景文字检测与CNN+CTCOCR的文字识别功能。在CPU版本下，当最短边为608时，检测速度小于1秒；支持使用Darknet直接训练CTPN和CNN + CTC OCR（相关文档正在整理中）。

基于CNN和TensorFlow的验证码识别实现

优质

本项目采用深度学习框架TensorFlow，结合卷积神经网络(CNN)技术，旨在高效准确地进行验证码图像识别。使用CNN和TensorFlow实现验证码识别。

基于TensorFlow的CNN卫星图像分类实现

优质

本研究采用TensorFlow框架搭建卷积神经网络（CNN），对卫星影像进行高效准确的分类处理，旨在提升遥感数据的应用效率和精度。在本项目中，我们将使用TensorFlow构建一个卷积神经网络（CNN）模型来对卫星图片进行分类，目的是区分机场与湖泊。以下是关键步骤的概述：一、数据集准备我们的数据集中包含1400张卫星图片，每类各占700张，分为两类：机场和湖泊。这是一个典型的二分类问题。为了防止过拟合或欠拟合，在训练模型时需要将数据划分为训练集、验证集以及测试集（通常比例为8:1:1），这样可以在训练过程中监控性能，并在最后进行公正的评估。二、读取数据集我们需要导入必要的库，包括TensorFlow用于构建和训练模型，NumPy用于数值计算，Matplotlib用于可视化数据路径管理使用Pathlib，而random用来随机化数据。接下来是构造一个包含所有图片路径的对象并将其打乱。然后根据子目录（例如“airplane” 和 “lake”）来创建分类标签：0代表机场，1代表湖泊。三、数据预处理定义`load_pic`函数用于加载和准备图像文件，包括解码二进制数据，调整大小至特定尺寸，并将其归一化到[0, 1]区间。此外还要对图片进行增强操作（如旋转、裁剪等）以增加模型的泛化能力。创建数据批次：使用TensorFlow的`tf.data.Dataset` API将图像和标签打包成小批量，便于训练。四、构建CNN模型利用Keras API在TensorFlow中搭建基础卷积神经网络。这通常包括一系列层如Conv2D, MaxPooling2D, ReLU激活函数等。设置损失函数（例如交叉熵），优化器（比如Adam）以及评估指标（如准确率）。然后编译整个模型，整合这些组件。五、训练CNN 使用`model.fit`方法进行实际的模型训练。这一步需要提供数据集和验证集，并设定适当的轮次数和批次大小。在训练过程中观察损失值与准确性变化情况以调整参数避免过拟合问题。六、评估及预测完成训练后，利用测试集来评价模型表现；接着用该模型对新的卫星图片进行分类任务的预测工作。综上所述，本项目通过TensorFlow搭建了一个基于CNN架构的图像二分类解决方案。从数据准备到预处理再到模型构建和最终的应用部署，每一步都至关重要以确保能够正确学习并泛化新数据中的模式。