【深度学习】CRNN 文字识别端对端模型 CTC损失
论文：https://arxiv.org/pdf/1507.05717v1.pdf
文章目录
- 1 论文摘要
- 2 模型结构
- 3 接受域
- 4 CTC loss
1 论文摘要
基于图像的序列识别是计算机视觉领域一个长期的研究课题。本文研究场景文本识别问题，这是图像序列识别中最重要和最具挑战性的任务之一。提出了一种新的神经网络结构，将特征提取、序列建模和转录集成到一个统一的框架中。与以往的场景文本识别系统相比，本文提出的体系结构具有四个独特的特性:(1)它是端到端可训练的，而现有的大多数算法都是单独训练和调优的。(2)它自然地处理任意长度的序列，不涉及字符分割或水平尺度归一化。(3)它不局限于任何预定义的词汇，在无词汇和基于词汇的场景文本识别任务中都取得了显著的性能。(4)它生成了一个有效但更小的模型，更适合实际应用场景。在标准基准上的实验，包括IIIT-5K、街景文本和ICDAR数据集，证明了本文算法相对于现有技术的优越性。此外，该算法在基于图像的乐谱识别任务中表现良好，明显验证了该算法的通用性。
2 模型结构
结构不难理解，CNN+双向 LSTM + CTC：
3 接受域
4 CTC loss
这个理解起来有些困难，这篇博文：https://xiaodu.io/ctc-explained/
CTC的核心思路主要分为以下几部分：
（1）它扩展了RNN的输出层，在输出序列和最终标签之间增加了多对一的空间映射，并在此基础上定义了CTC Loss函数
（2）它借鉴了HMM（Hidden Markov Model）的Forward-Backward算法思路，利用动态规划算法有效地计算CTC Loss函数及其导数，从而解决了RNN端到端训练的问题
（3）最后，结合CTC Decoding算法RNN可以有效地对序列数据进行端到端的预测
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