知乎：一文读懂CRNN+CTC文本行识别 （详解 CTC loss） 来自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 代码：https://github.com/bai-shang/OCR_TF_CRNN_CTC 文字检测主要解决的问题是 ...

https://github.com/senlinuc/caffe_ocr源代码在此，是基于senlnuc的模型进行学习的。 好长时间没更新学习博客了，之前一直在忙着做基网络模型的评测，以及tesseract 和其他Ocr的研究等。 更新一下最近学习的OCR检测，要求是速度要快，准确度要相对 ...

　　本文介绍 kaldi-ctc 构建 CTC[1, 2, 3, 4] 语音识别加权有限状态机(WFST)解码网络的方式。 　　示例相关资源 lifeiteng/codingmath/CTC-decoding-graph 　　构建语言模型 　　以 单句 “how are you ...

代码地址如下：http://www.demodashi.com/demo/13870.html 参考GitHub源码：https://github.com/YoungMiao/crnn 应demo大师文章要求，我再补充下，推荐下，这个平台挺好 1.环境搭建 1.1 基础 ...

在六七月份参加了一个比赛，做的项目是提取图片中的文字信息，首先是接触了一些文本检测算法（如CTPN，East），后研究了文本识别算法（我认为较好的是CRNN）。代码实现是参考算法提出者的pytorch，python3版本的crnn实现。因为python版本的迭代，导致代码重使用比较 ...

在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题 ...

　　目前常用的文字识别网络主要有两种，一种是通过CRNN+CTC的方法(参见CRNN)，一种是seq2seq+attention的方法。有说CTC方法优于seq2seq+attention的，但随着attention机制的发展(self-attention, transformer)，也许 ...

目录 一. CRNN概论 简介 网络 二. CRNN局部之特征提取 三. CRNN局部之BLSTM 四. CRNN局部之CTC 关于CTC是什么东西？ CTC理论基础 五. 参考文献 ...