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CRNN_CTC-CenterLoss：结合CTC和Center损失的文本识别方法

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简介：
简介：CRNN_CTC-CenterLoss是一种创新性的文本识别方法，它将CTC解码与Center Loss相结合，显著提高了模型对文本行中字符中心位置的学习精度。 2020年12月27日更新了crnn_ctc-centerloss功能，使用最后一层全连接层的输入来处理对象，缩小类内距离以实现功能与标签的一致性，主要解决了预测重复及漏字时对齐的问题（需要tf1.15版本）。此次更新还增加了关键指标计算和追踪的功能，使训练过程更加直观且便于调试。 经过模型训练后，字符间的中心距离、形近字的中心距离会有所增加。这使得字符之间的距离差异增大，并与预测置信度之间存在一定的相关性。此外，为了方便调试，新增了特征可视化的功能，利用tensorboard的嵌入投影仪来展示embedding图。 生成embedding图的方法为：python -m libs.projector --model=your_model_path --file=your_label_file_path --dir=your_log_dir 启动tensorboard的方式是：tensorboard --logdir=you

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  • CRNN_CTC-CenterLoss：结合CTC和Center损失的文本识别方法
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    简介：CRNN_CTC-CenterLoss是一种创新性的文本识别方法，它将CTC解码与Center Loss相结合，显著提高了模型对文本行中字符中心位置的学习精度。 2020年12月27日更新了crnn_ctc-centerloss功能，使用最后一层全连接层的输入来处理对象，缩小类内距离以实现功能与标签的一致性，主要解决了预测重复及漏字时对齐的问题（需要tf1.15版本）。此次更新还增加了关键指标计算和追踪的功能，使训练过程更加直观且便于调试。 经过模型训练后，字符间的中心距离、形近字的中心距离会有所增加。这使得字符之间的距离差异增大，并与预测置信度之间存在一定的相关性。此外，为了方便调试，新增了特征可视化的功能，利用tensorboard的嵌入投影仪来展示embedding图。 生成embedding图的方法为：python -m libs.projector --model=your_model_path --file=your_label_file_path --dir=your_log_dir 启动tensorboard的方式是：tensorboard --logdir=you
     
  • 基于CNN+RNN+Attention及CTC损失的文本识别代码分享，欢迎自取，训练数据为自制样本...
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    本项目提供基于CNN、RNN和Attention机制结合CTC损失函数的文本识别代码，并使用自制样本进行训练。欢迎下载使用与参考改进。 CNN+RNN+Attention以及CTC-loss融合的文字识别代码基于TensorFlow实现，已准备好供您使用，请自行添加训练样本。有些人上来就说不能直接运行，他们忘了需要自己添加数据。
     
  • PyTorch中心损失实现：Pytorch-center-loss
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    PyTorch- center-loss是一个用于深度学习模型中的中心损失函数的PyTorch库。它有助于优化聚类性能，增强特征提取能力，并改善模型分类效果。 火炬中心损失在PyTorch中的实现方法如下：克隆此仓库并运行代码： ``` git clone https://github.com/KaiyangZhou/pytorch-center-loss cd pytorch-center-loss python main.py --eval-freq 1 --gpu 0 --save-dir log/ --plot ``` 您将在终端中看到以下信息： Currently using GPU: 0 Creating dataset: mnist Creating model: cnn == > Epoch
     
  • CTC-LSTM-ENSPEECH-英文语音识别
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    CTC-LSTM-ENSPEECH是一种先进的英文语音识别模型，结合了连接时序分类（CTC）与长短时记忆网络（LSTM），通过集成学习提升准确率。 英语语音识别项目试验，仅供学习。
     
  • Darknet文本检测及CNN+CTC OCR文字识别项目
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    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）。
     
  • 采用余弦距离损失函数的人脸表情识别方法
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    本文提出了一种基于余弦距离损失函数的人脸表情识别新方法，通过优化特征表示和分类边界，显著提高了表情识别精度。 为解决人脸表情识别任务中存在的类内表情差异性大、类间表情相似度高的问题，本段落基于传统的Softmax损失函数和Island损失函数提出了一种新的基于余弦距离的损失函数来指导深度卷积神经网络的学习。该方法不仅可以减小特征空间中类内特征的差异，而且可以增大类间特征分布，从而提升特征判别效果。 随着人工智能技术的发展，人脸表情识别作为其重要研究方向，在多个领域扮演着越来越重要的角色。从早期基于特征提取和传统机器学习的方法到如今深度学习技术的应用，人脸表情识别的准确率得到了显著提高。然而，在实际应用中由于光照、姿态变化等外部因素的影响以及表情变化的微妙性和复杂性，人脸识别仍然面临诸多挑战，尤其是在处理类内差异大且类间相似度高的问题时，传统的Softmax和Island损失函数往往难以充分捕捉到细微特征差异。 为解决上述难题，本段落提出了一种基于余弦距离的新算法。这种新的度量方式通过关注特征的方向而非大小来有效引导深度卷积神经网络学习更具判别性的特征表示。该方法的核心在于减小类内特征的余弦距离并增加类间特征之间的夹角，从而增大类间差异和增强识别性能。 实验在RAF-DB人脸表情数据集上进行了大量测试与分析，结果显示基于余弦距离损失函数的方法取得了83.196%的准确率。该结果不仅超越了传统的Softmax和Island损失函数，并且对于复杂背景、光照变化及面部遮挡等现实世界挑战具有更好的泛化能力。 本段落创新点在于采用余弦距离突破传统度量方式局限，更适合于表情识别中细粒度分类问题处理。同时为深度学习模型的训练提供了新思路：通过改变损失函数来优化特征表达以提高性能表现。 尽管该算法在RAF-DB数据集上已取得优异成绩，但为进一步提升其泛化能力和适应性，未来研究可考虑动态调整权重机制、结合其他损失函数（如中心损失）以及引入注意力和对抗训练技术等方向进行探索。这些改进有望构建更加鲁棒的人脸表情识别系统。 基于余弦距离的算法不仅为人脸表情识别领域提供了新的视角，并为深度学习模型的设计与优化提供了宝贵参考，随着技术进步及更多研究展开，在未来将实现更成熟精确的表情识别技术，从而带来更多社会便利和进步。
     
  • 毕业设计：基于Densenet和CTC技术的文本检测与识别研究
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    本项目旨在探讨并实现一种结合DenseNet网络结构及CTC损失函数的先进文本检测与识别方法。通过优化深度学习模型，以提高对复杂场景下图像中文本信息的有效捕捉与准确解析能力。 本毕设课题属于计算机视觉下的目标检测与识别领域，专注于自然场景中的文本信息提取。通俗地说，就是从图片中识别出文字内容。 由于文本的特殊性，整个提取过程被划分为两个主要部分：检测和识别。论文对所用到的技术概念进行了介绍分析，包括机器学习、深度学习以及各种网络模型的工作原理等。 在检测阶段采用了水平方向上的文本线检测方法，参考了乔宇老师团队提出的CTPN技术，并详细介绍了从模型制作到神经网络设计实现的整个过程。 对于识别部分，则采用Densenet与CTC算法相结合的方法，对印刷体文字有较好的识别效果。
     
  • swarm.rar_swarm_传感器优化_损伤识别_算法，损伤识别
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    本研究聚焦于利用SWARM算法优化传感器布局，以提高结构损伤识别精度。通过仿真验证了该方法的有效性与优越性。关键词包括传感器优化、损伤识别和SWARM算法。 在IT行业中，“Swarm”一词通常指的是群体智能算法，例如粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO），这是一种模拟自然界鸟群或鱼群行为的优化方法。“swarm.rar”压缩包主要探讨了利用PSO解决传感器布置和损伤识别问题。 一、粒子群优化算法（PSO） 粒子群优化是一种基于种群的全局搜索策略，由多个智能体组成。每个智能体在解空间中移动并更新其位置，根据自身及群体的历史最佳位置调整速度和方向。PSO的基本思想是：每个智能体通过学习最优解决方案的经验，在解空间中逐步接近全局最优。 二、传感器优化布置 工程应用如环境监测、工业自动化或物联网系统中，传感器的布局对数据采集的质量与效率至关重要。利用PSO算法可以找到最佳配置方案，以实现最大覆盖范围、最低成本或其他性能指标的最大化。PSO能够高效地搜索复杂解空间，并发现最优或近似最优的传感器布置策略。 三、损伤识别 在结构健康监测领域，检测到微小变化并预测潜在故障是关键任务之一。虽然传感器网络可以收集大量数据，但如何从海量信息中准确识别出可能存在的损害是一项挑战。通过PSO优化算法确定最佳传感器配置能够提高损伤探测的精确度和敏感性。该方法有助于定位、评估损害的程度及类型。 四、算法的应用与实现 压缩包中的“swarm.m”文件可能是MATLAB程序，实现了上述问题解决所需的PSO算法。MATLAB是一种广泛用于数值计算和科学计算的编程环境，非常适合进行优化算法的设计。此程序可能包括了粒子群初始化、迭代更新规则、适应度函数定义以及终止条件设置等核心步骤。 综上所述，“swarm.rar”压缩包内容展示了如何利用群体智能技术解决实际工程问题，如传感器布局优化与结构损伤识别，有助于工程师提高复杂系统的效率和准确性。
     
  • 基于CTPN(Tensorflow)+CRNN(PyTorch)+CTC的不定长文本检测与识别.zip
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    本项目结合了CTPN和CRNN模型，利用Tensorflow和PyTorch框架实现图像中不定长文本区域的精准定位及字符识别，并采用CTC损失函数优化训练过程。 人工智能领域的深度学习技术使用TensorFlow框架可以实现高效的模型训练和应用开发。
     
  • 基于CNN+GRU+CTC的中文语音识别系统
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    本项目构建了一种结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）及连接时序分类（CTC）技术的先进架构，专为优化中文语音识别性能而设计。通过深度学习模型的有效融合，该系统能够高效地处理连续语音流，并直接输出文本结果，显著提升了在噪音环境下的识别准确率与实时性表现。 自动语音识别模型包括cnn+ctc模型和gru+ctc模型。使用tensorflow1.+和keras进行模型训练，实现中文语音识别功能。