一．基础知识：下图是一个循环神经网络实现语言模型的示例，可以看出其是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符．序列特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出．其中n为批量大小，d为词向量大小1.RNN:xt不止与该时刻输入有关还与上一时刻的输出状态有关，而第t层的误差函数跟输出Ot直接相关，而Ot依赖于前面每一层的xi和si，?≤?i≤t，故存在梯度消失或梯

前言刚开始接触ocr的时候，用的是开源的tesseract，对于普通场景的图片效果还行（4.0版本），但对于自然场景下（有图片背景之类的）效果极差，故而接触到CTPN+CRNN的自然场景文字监测。

Pytorch模型部署-Libtorch简介libtorch是facebook提供的一套C++推理接口库，便于工业级别部署和性能优化。配置cmake3.0libtorch-1.14(cpu)opencv-4.1.1安装：libtoch+opencv联合编译，这里采用libtorch-1.4(cpu)+opencv4.1．可能出现的问题ibtoch,opencv联合编译项目时，报错Undefined

CRNN学习记录开发环境时间：2019年4月15日17:15:00python：3.5python版本影响读取数据时候编码格式问题，详情参考bug修正中的encode/decode部分。

图像文字识别初探(一)-CRNN(ConvolutionRecurrentNeuralNetwork)和DTRN(Deep-textRecurrentNetwork)图像文字识别初探(二)-FAN(FocusingAttentionNetwork

检测可采用通用的目标检测方法以及针对于文本检测的网络,识别主要是CRNN及其变体。在上文中针对EAST做场景文字检测定位,现在针对OCR的第二部分–识别,以最早的CRNN为例子。

目录：1、基于crnn图像序列预测-pytorch代码实现——加载自己的数据集2、基于crnn图像序列预测-pytorch代码实现——模型介绍3、基于crnn图像序列预测-pytorch代码实现——训练过程及常见错误在这里以

一、简介常用文本识别算法有两种：CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC）CNN+Seq2Seq+Attention其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式，具体算法原理比较复杂，就不做详细的探讨

CRNN是一种卷积循环神经网络结构，用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题。文章认为文字识别是对序列的预测方法，所以采用了对序列预测的RNN网络。

最近开始深入OCR这块,以前倒是训练过开源的Keras-CRNN,但是它和原文还是不一样,今天参照Keras-CRNN代码和CRNN论文用pytorch实现CRNN,由于没有GPU,自己造了100多张只包含数字的小图片来训练模型

DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—训练过程目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码

pytorch代码（只针对英文）https://blog.csdn.net/u013102349/article/details/79515147中文翻译架构包括三部分：1)卷积层，从输入图像中提取特征序列；2)循环层，预测每一帧的标签分布（每帧预测）；3)转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。CNN：特征序列的每一个特征向量在特征图上按列从左到右生成。这意味着第i个特征向量是所有特征图第i列

在做crnn实验的时候数据的格式是一张图片对应一个标签，比如说图片名称1.jpg内容是你好呀那么你的标签就应该是1.txt在网上找了一个数据集https://github.com/YCG09/chinese_ocr

文章目录一、前言二、网络架构2.1特征序列提取2.2.序列标注2.3.转录2.3.1标签序列的概率2.3.2无字典转录2.3.3基于词典的转录2.4.网络训练4.总结一、前言在现实世界中，稳定的视觉对象，如场景文字，手写字符和乐谱，往往以序列的形式出现，而不是孤立地出现。与一般的对象识别不同，识别这样的类序列对象通常需要系统预测一系列对象标签，而不是单个标签。因此，可以自然地将这样的对象的识别作为

这里是Tesseract（LSTM）、CTPN+CRNN、Densenet三个方法测试结果对比（结果不是最优，代码也经过优化）:PS：官方Tesseract-4.0需要Ubuntu-18

Crnn_chinese_characters中文字符识别重要的源码地址：Warp-ctcCrnn_chinese_characters_rec文字识别(OCR)CRNN（基于pytorch、python3

该超轻量模型由1个文本检测模型（4.1M，DB算法）和1个文本识别模型（4.5M，CRNN算法）组成，共8.6M。

基于yolo3与crnn实现中文自然场景文字检测及识别。我试的身份证识别效果很好。YOLO3：目标检测。CRNN：EndToEnd文本识别网络-

3.1.1.CRNN介绍通过CNN将图片的特征提取出来后采用RNN对序列进行预测，最后通过一个CTC的翻译层得到最终结果。说白了就是CNN+RNN+CTC的结构。

本次处理为记录对文字进行二值化然后送入crnn进行识别测试精度，通过二值化后得到的图像识别率低，因为二值化后图像并不凭证，原图存在很多噪声，导致二值化图很多镂空importcv2thresh_value

CPTNCRNN总结首先我们要看ocr要做的是什么，识别一张图片里面的一行文字，输出来，假如我一张图片里面只有一行文字，但是这一行文字只占了中间的一个区域，两边有很多空的地方，那么我怎么做呢，我首先肯定是要把这张图片中这一行文字给找到，给框出来，找到之后在去识别里面的每个文字是什么文字，也就是两个步骤1.找到一张图片中的一行文字，就是把这行文字给框出来（ctpn）2.找到这行文字之后，再去识别这行

Crnn验证码识别早期的验证码破解主要对字符检测，切割，后对单个字符的识别。该方法只能对传统的背景清晰，文字较为端正简单的验证码进行识别，无法适应复杂背景的验证码文字。

有两种方法：crnn+ctc卷积only两种方法都做了实现，源码已上传至github：车牌识别,如果对你有帮助，给个star鼓励下，谢谢！

OCR技术系列chineseocr_lite:超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别,支持ncnn推理,psenet(8.5M)+crnn(6.3M)+anglenet(1.5M)总模型仅17Mchineseocr

title:OCR文本识别教程系列一:CRNN的文本检测识别date:2020-07-1715:11:37category:默认分类本文介绍OCR文本识别教程系列一:CRNN的文本检测识别OCR文本识别教程系列一

近期，这个叫做chineseocr_lite的OCR项目开源了，这是一个超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别，支持ncnn推理，psenet(8.5M)+crnn(6.3M)+anglenet(1.5M

目录前言运行环境生成数据集构建网络模型初步训练模型测试模型进一步训练模型结语前言  本文为CRNN+CTC实现不定长验证码识别（keras模型-示例篇）的续篇，示例篇中使用的字符仅为数字，本文将训练集拓展到包含数字字母在内的数据集

目录前言运行环境生成数据集构建网络模型训练模型测试模型错误集锦结语前言  本文的重心在于如何使用以tensorflow作为后端的keras构建一个使用CTC为loss的简化版CRNN，同时指出构建过程中容易出错的地方

本模型适用于https://github.com/kerlomz/captcha_platform项目基于最流行的CRNN识别单行文本，网上也有不少大佬们的项目，也提供了对应的模型，本项目旨在推广通用图像分类训练框架

(自然场景OCR检测(YOLOv3+CRNN))（中文+英文模型）前言最近对于自然场景下的OCR比较有兴趣，所以总结了一些目前OCR现状，并且找了一个自然场景OCR的项目练练手。

实现技术调研基于传统方法的ocr实现技术基于深度学习的OCR实现技术文字检测CTPNTextBoxes/TextBoxes++EASTPixelLinkFTSNRRPNPSENETWordSup文字识别CRNN

CRNN训练出现了RuntimeError:CUDAerror:anillegalmemoryaccesswasencountered错误。使用的PyTorch1.1，自带CTCLoss函数。

AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition基于图像序列识别的端到端可训练神经网络及其在场景文本识别中的应用Abstract基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。在本文中，我们研究了场景文本识别的问题，这是基于图像

刚刚接触目标检测时，对CRNN系列，YOLO和SDD这几大算法有一个粗略的理解，目标检测算法RCNN,FastRCNN,FasterRCNN,YOLO和SSD，而目前又因为想要用YOLO算法做文字检测，

CTCCNN+RNN+CTC(CRNN+CTC)CT

最后一步（文字识别）用CRNN就能做到很好的效果，基本可以达到商用标准，不过要优化下速度或者机器要很高的配置。1.1TesseractTesse

目录ML相关：偏差方差、先验后验、生成判别、流程、信息论、SVM、决策树DL相关：激活函数、正则化、范数、optimizer、CNN、RNN、TCN、seq2seqabout：mobilenet、CRNN

本来看中了crnn的end2end性能，结果一安装，我擦泪，坑怎么这么多。记住：CRNN库版本依赖非常严重！非常严重！严重！重！

中文测试python3tools/infer/predict_rec.py\--image_dirdoc/imgs_words/ch\--rec_model_dirinference/ch_rec_mv3_crnn

最近学习了CRNN网络，大体训练流程如下:1、准备输入数据和标签，标签为稀疏矩阵inputs=tf.placeholder(tf.float32,[batch_size,input_height,input_width

加载训练的模型报如下错误。>>>model.load_state_dict(torch.load(model_path))Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/torch/nn/modules/module.py",line777,inload_state_d

当前场景文字识别较为主流的方法分为attentionmechanism（代表：Show,AttendandRead;Transformer-basedattention;各种各样的2DAttention）和STN+CRNN

OCR-1AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition前言解决的问题特点框架CRNNCTC转录层前言在自然环境中，识别文字对于计算机视觉和机器学习而言是一个非常具有挑战性的任务。传统的光学字符识别（OCR）系统主要适用于从文件中扫描

论文提出的CRNN模型比较简单，并且泛化能力强，在这里进行模型的复现（使用Tensorflow）和训练，并进行测试，刚开始学，有不

改动点：（1）把传统的卷积改造成深度可分离卷积；（2）使用pytorch实现的ctc，不再使用百度开源的warpctc，主要原因是本人使用Windows来开发调试，编译warpctc貌似很麻烦；crnn

深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)能够使得网络的参数大幅度减少，本文拟在改造CRNN，看看参数量的变化情况：改造前crnn网络的cnn部分网络代码：classCNN0

一：EmotionRecognitionfromHumanSpeechUsingTemporalInformationandDeepLearning（2018InterSpeech）（1）分帧加窗，每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征，每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧，所以输入为20x512的矩阵。每个样本归一化到0均值1标准差（根据对应的说

CRNN原理及实现原文链接：AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition

warp-CTC安装踩坑最近了解了下crnn+ctc，pytorch版本大于1.0自带ctc_loss，但是低版本的pytorch需要自己配置warpctc环境，开始用pytorch（1.3.0）自带的

BaiXiang的CRNN论文阅读1.论文题目BaiXiang——【arXiv2015】AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition2