转发来源：https://swift.ctolib.com/ooooverflow-chinese-ocr.html chinese-ocr 基于CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC的不定长文本检测和识别 环境部署 sh setup.sh 使用环境： python 3.6 + tensorflow 1.10 +pytorch 0.4.1 注：CPU环境

工程来源： https://github.com/WenmuZhou/PytorchOCR?tab=readme-ov-file#train 基本数据准备和配置和paddleOCR是一样的；记录一下使用时遇到的问题。 1.环境 我使用的是：172.31.50.201:5000/algorithm/pytorch-1.11.0-cuda11.3-cudnn8-devel-arcface:v2

深度学习在OCR领域的应用已经取得了瞩目的成果，而选择合适的算法对于提升OCR的识别准确率至关重要。在众多算法中，CRNN和Attention OCR犹如两颗璀璨的明珠，备受瞩目。 CRNN，这位结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习“大师”，擅长于处理OCR任务中的序列识别。它如同一位细心的画家，先用CNN捕捉图像的精髓，再用RNN勾勒出特征的轮廓，最后通过连接时序

先总结一把CTC，下面文档太长： CTC是一种Loss计算方法，用CTC代替Softmax Loss，TF和pytorch都有对CTC的实现，从而解决OCR或者语音识别中序列对齐的问题。CTC特点： 引入blank字符，解决有些位置没有字符的问题通过递推，快速计算梯度 - CTC在递推最终概率的时候， 使用前向后向算法，类似HMM中的前向后向算法 - CTC在最终求解的时候，使用bea

CRNN：用于识别图中文本的深度学习模型 CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型CRNN的结构组成部分工作原理 CRNN结构分析卷积层（Convolutional Layers）递归层（Recurrent Layers）转录层（Transcription Layer） CRNN在文本识别中的应用识别不定长文本单词和场景文本的识别强大的泛化能力 CRNN的优势与局限性优势局限性

目录 OCR——简介 1、CTPN原理——文字检测 1.1、简介 1.2、CTPN模型创新点 1.3、CTPN与RPN网络结构的差异 1.4、CTPN网络结构 1.5、如何通过FC层输出产生Text proposals? 1.6、竖直Anchor定位文字位置 1.7、文本线构造算法 1.8、CTPN的训练策略 1.9、CTPN小结 2、CRNN网络 2.1、CRNN 介绍

文字识别是AI的一个重要应用场景，文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。  其中，文本检测、文本识别是最核心的环节。文本检测方面，在前面的文章中已介绍过了多种基于深度学习的方法，可针对各种场景实现对文字的检测，详见以下文章： 【AI实战】手把手教你文字识别（检测篇：MSER、CTPN、SegLink、EAST等方法）   【AI实战】手把手教你文字识

CRNN英文字符识别代码运行测试 | 论文理解 论文理解环境搭建运行过程如下模型准备项目目录结构测试图片代码运行 论文地址 https://arxiv.org/abs/1507.05717 所测试代码 https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 论文理解 摘要： 基于图像的序列识别一直是计算机视觉领域的一个长

墨理三生 基于TensorRT 推理框架 crnn 模型转化CMakeLists.txt 的修改 和 配置编译构建推理测试编译构建过程中遇到的相关报错和解决方法，请参考如下博文 测试运行 基于TensorRT 推理框架 crnn 模型转化 所运行代码 所运行代码 – tensorrtx/crnn/ 任务 crnn 的 pytorch 模型 转换为

之前整理过RNNhttps://blog.csdn.net/travalscx/article/details/83002406，最近看的论文很多和RNN有关，再来学习一下。 一个公众号的推送（图解LSTM与GRU单元的各个公式和区别） https://mp.weixin.qq.com/s/NQ3xwccvBbHvDRAHh7GJiA 不错的学习博客 RNN https://blog.csd