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TF-CRNN:基于TensorFlow的文本识别卷积递归神经网络(CRNN)

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简介:
TF-CRNN是一种利用TensorFlow开发的先进文本识别模型,结合了卷积神经网络与循环神经网络的优势,旨在高效准确地处理序列数据和图像中的文字信息。 使用卷积递归神经网络(CRNN)和TensorFlow 2.0进行文本识别的实现适用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和OCR。该实现采用Tensorflow 2.0,并利用tf.keras及tf.data模块构建模型并处理输入数据。要查看Shi等人早期版本的相关内容,请查阅相应标签下的文档。 安装tf_crnn时需要使用tensorflow-gpu软件包(因此需安装CUDA和cuDNN)。可以参考提供的environment.yml文件来配置环境,通过运行命令`conda env create -f environment.yml`进行安装。

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  • TF-CRNNTensorFlowCRNN
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    TF-CRNN是一种利用TensorFlow开发的先进文本识别模型,结合了卷积神经网络与循环神经网络的优势,旨在高效准确地处理序列数据和图像中的文字信息。 使用卷积递归神经网络(CRNN)和TensorFlow 2.0进行文本识别的实现适用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和OCR。该实现采用Tensorflow 2.0,并利用tf.keras及tf.data模块构建模型并处理输入数据。要查看Shi等人早期版本的相关内容,请查阅相应标签下的文档。 安装tf_crnn时需要使用tensorflow-gpu软件包(因此需安装CUDA和cuDNN)。可以参考提供的environment.yml文件来配置环境,通过运行命令`conda env create -f environment.yml`进行安装。
  • CRNN图像序列CRNN
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    CRNN是一种用于图像序列识别的深度学习模型,结合了卷积神经网络和循环神经网络的优势,广泛应用于文本检测与识别等领域。 卷积递归神经网络(CRNN)软件结合了CNN、RNN 和CTC损失函数,适用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和光学字符识别(OCR)。请参阅相关论文获取更多详情。 2017年3月14日更新:项目中添加了一个Docker文件。 2017年5月1日更新:PyTorch版本已发布。 2017年6月19日更新:对于端到端文本检测器+识别器,请通过相应操作进行签出。此软件仅在Ubuntu 14.04 (x64)上经过测试,需要启用CUDA的GPU支持。 安装步骤包括首先安装最新版本的相关库和LMDB数据库。 在Ubuntu系统中,可以使用apt-get install liblmdb-dev命令来安装LMDB。 为了构建项目,请转到src/目录并执行sh build_cpp.sh以构建C++代码。成功后,在src/目录下会生成一个名为libcrnn.so的文件。 演示程序可以在src/demo.lua找到。在运行演示之前,需要从指定位置下载预训练模型,并将其放置于model/crnn_demo/ 目录中作为crnn_demo_model.t7 文件使用。
  • 解读CRNN
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    CRNN是一种用于文本识别的深度学习模型,结合了卷积神经网络(CNN)进行特征提取和循环神经网络(RNN)处理序列信息的优点,特别适用于场景文字识别等任务。 CRNN(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,无需先对单个文字进行切割,而是将文本识别问题转化为基于图像的序列学习问题。 整个CRNN网络结构包含三部分: 1. CNN(卷积层),使用深度CNN从输入图像中提取特征,并生成特征图; 2. RNN(循环层),采用双向RNN(BLSTM)对上述提取到的特征序列进行预测,通过对每个特征向量的学习输出预测标签分布; 3. CTC loss(转录层),利用CTC损失函数将从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
  • TensorFlow人脸案例
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    本案例利用TensorFlow框架构建卷积神经网络模型,实现高效的人脸识别系统开发,展示深度学习在图像处理领域的应用。 卷积神经网络是一种常用的处理网格型数据的深度学习结构,在图像和视频等领域应用广泛。本案例使用 Olivetti Faces 人脸数据集进行训练,并利用 TensorFlow 构建一个深度卷积神经网络来识别面部特征。实验结果显示,通过数据增强技术可以显著降低总体损失值并提高模型性能。
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    本PPT探讨了利用TensorFlow框架开发的人脸识别系统中,专为三维面部数据设计的卷积神经网络模型。该技术旨在提升人脸识别精度与速度,在复杂多变的真实环境中具有广阔应用前景。 基于TensorFlow的卷积神经网络在3D人脸识别中的应用:1.1 TensorFlow神经网络基础 1.2 Tensor张量 1.3 数据流图 1.4 操作...以及3D识别的基础知识等。
  • Python和TensorFlow手势
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    本项目运用Python与TensorFlow构建卷积神经网络模型,专注于手部姿势的精准识别,为智能交互提供强有力的技术支持。 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是一种深度学习模型,在图像处理领域得到广泛应用,包括图像分类、目标检测、图像识别等任务。本项目中采用Python编程语言结合TensorFlow框架实现手势识别功能。 在进行手势识别时,首先需要收集各种角度和光照条件下不同人执行特定手势的图片数据作为训练集。这些数据通常包含0-7的手势实例,每个数字代表一个不同的手势类别,此类问题被视为多类分类任务。 卷积神经网络的核心组件包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等。其中,卷积层利用可学习的滤波器对输入图像进行特征提取;池化层则用于降低数据维度以减少计算量并保持模型泛化能力;而全连接层负责将前面提取到的特征分类处理。此外,ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数引入非线性特性使网络能够更好地学习复杂模式。 在训练过程中通常采用交叉熵作为损失函数,并使用优化器如Adam或SGD来调整权重以最小化该损失值。同时还需要对数据进行预处理操作,例如归一化和增强等措施可以提高模型性能表现。 当完成模型训练后,则需要通过测试集评估其效果,常用指标包括准确率、精确率、召回率及F1分数等;对于多类分类任务来说混淆矩阵也是重要的评价工具之一。它可以直观地展示出不同类别上的具体表现情况。 该项目主要包含以下几个部分: - 数据预处理:读取图像并转换为灰度或RGB格式,缩放尺寸和归一化像素值; - 构建CNN模型:定义卷积层、池化层以及全连接层结构,并选取合适的激活函数与损失函数; - 训练模型:设置训练迭代次数、批次大小及学习率等参数后调用TensorFlow API进行训练操作; - 模型评估:在验证集上测试性能并根据需要调整超参以优化结果表现; - 测试应用:最后使用测试数据来检验最终效果,并部署到实际应用场景中。 该项目展示了如何利用Python、TensorFlow和CNN技术解决手势识别问题,为图像处理提供了实用案例。通过深入研究与改进此项目可以进一步提升手势识别准确度及鲁棒性并将其应用于更多的人机交互场景当中。
  • TensorFlow车牌实现.zip
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    本资源提供了一种使用TensorFlow框架和卷积神经网络技术进行车牌自动识别的方法。包含代码与模型,适用于图像处理及智能交通系统研究。 【Tensorflow】卷积神经网络实现车牌识别.zip 这段文字描述的内容是一个使用TensorFlow框架构建的卷积神经网络模型,专门用于进行车牌识别任务的相关资源文件包。
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    本项目采用TensorFlow框架,设计并实现了基于卷积神经网络的验证码识别系统,有效提升了验证码的自动识别率。 使用卷积神经网络实现验证码识别,验证码为四位数字或大小写字母的组合。准确率达到了97%以上。
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  • 手写汉字方法.zip__手写汉字___
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    本资源提供了一种基于卷积神经网络的手写汉字识别方法的研究与实现,探讨了卷积层在特征提取中的应用及其优化策略。 基于卷积神经网络的手写汉字识别系统采用Matlab版本开发,能够识别509类手写汉字。