ctc 第8页

TMC2参考软件编译

使用的工具是VisualStudio2019，TMC2的编译过程大致分为以下几步：1.参考软件的下载，包括TMC2，以及TMC2调用的HM和HDRTools共3个参考软件我是根据N18665_PCC_CTC.doc

蜡笔小方·2020-07-13 01:00

在ubuntu16.04下安装pytorch、wrap-ctc 和cuda

前言最近研究深度学习的东西，需要安装pytorch,花了一天的时间，终于部署好了。我用的编译软件是pycharm,然后在里面配置conda,安装torch因为conda里面没有pytorch,所以需要自己安装。注意！！！这里安装torch的0.4版本，之前安装高版本，一直出错，然后卸载降到了0.4.1版本pipinstalltorch==0.4.1安装torchvisiontorchvision最

Grace_左左·2020-07-12 12:28

去掉GaussView 3.07启动警告窗口的完整解决方案

很久以前我提出了一个去掉GaussView3.09启动警告窗口的完整解决方案，参见厦大论坛上的帖子：http://ctc。但是，这个解决方法却不适

neweroica·2020-07-11 13:12

CTC算法详解

和其它文章初衷一样，网上解释很多，但是讲的不是很明白，在看完几篇参考博客后特此记录简介先拿语音识别任务来说，如果现在有一个包含剪辑语音和对应的文本，我们不知道如何将语音片段与文本进行对应，这样对于训练一个语音识别器增加了难度。为了解决上述问题，我们可以先制定一个规则，例如“一个字符对于是个语言片段输入”。对于不同的人来说，他们说话的语速也不一样，这样导致了上述的定义规则不可行。另一个解决办法，手动

Michaelliu_dev·2020-07-11 11:51

基于STN的场景文字识别框架整理

attentionmechanism（代表：Show,AttendandRead;Transformer-basedattention;各种各样的2DAttention）和STN+CRNN/DenseNet+CTC

Liu, Xu·2020-07-11 06:26

OCR识别经典论文CRNN+CTC

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

kouki1995·2020-07-11 02:11

使用pytorch实现crnn

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

wzw12315·2020-07-10 12:40

论文笔记：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence

感想这篇文章不是好懂，需要有机器学习基础，特别是要了解HMM的前向后向算法，如果有人不知道这个算法的思想，可以参考周志华《机器学习》一书，上面对这个算法有一个详细的讲解，这篇文章最大的贡献就是提出了CTC

农民小飞侠·2020-07-10 05:09

77GHz毫米波雷达快速chirp信号技术（二）:测速原理

设：快速chirp信号周期为TcT_cTc，斜率为SSS，起始频率为f0f_0f0,波长为λλλ,每帧chirp数为NNN.在第一个chirp发射时，存在一个目标距离为RRR，径向速度为VVV。

Azrealll·2020-07-09 23:05

warp-CTC安装踩坑：make与install步骤出错解决方案

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

Tianlong Lee·2020-07-09 20:26

potplayer播放器的下载与截图配置

下载地址https://u062.com/file/1942095-449504232http://u095.ch1-ctc-aa.tv002.com/down/34dda00acb62608d0cc22bc7ce691463

ifubing·2020-07-09 17:35

Windows10下Vmware15.5虚拟机安装macOS BigSur 11.0(20A4299v).CDR镜像

macOSBigSur11.0(20A4299v).cdr天翼云：https://cloud.189.cn/t/InEJfyaEzQvy（访问码：ctc2）百度云：链接:https://pan.baidu.com

独行秀才·2020-07-09 07:44

Hive3 启动提示：com.ctc.wstx.exc.WstxParsingException: Illegal character entity: expansion character

Windows10系统启动Hive3提示如下错误信息：com.ctc.wstx.exc.WstxParsingException:Illegalcharacterentity:expansioncharacter

在奋斗的大道·2020-07-09 05:39

液体活检那些事儿

液体活检作为体外诊断的一个分支,是指一种非侵入式的血液测试,能监测肿瘤或转移灶释放到血液的循环肿瘤细胞(CTC)和循环肿瘤DNA(ctDNA)碎片,是检测肿瘤和癌症、辅助治疗的突破性技术。

井底蛙蛙呱呱呱·2020-07-09 02:43

Android Studio如何导入第三方库进行JNI编程

sourceSets{main{jniLibs.srcDirs=['libs']}}}dependencies{compilefiles('libs/amlogic_ctc.jar')providedfiles

whhitzw·2020-07-09 00:19

CTC检测有必要吗？哪家机构能做CTC检查？

CTC检测有必要吗？哪家机构能做CTC检查？一、CTC是什么CTC中文名字是循环肿瘤细胞，是存在于人体外周血中的各种肿瘤细胞的统称。指由原发灶脱落，侵入血液循环的肿瘤细胞。

189966275·2020-07-08 01:32

大通V80改装房车旅居车内饰升级-西安改个车

大通改装项目：➊驻车空调+新风系统➋全车隔断橱柜➌定制卫生间+电器控制面板➍全车灯光系统➎壁挂电视➏定制进口窗帘➐氛围灯➑车用电池炉+定制洗漱台➒升降桌子施工门店：西安改个车【欢乐港店】公司网站：www.ctc66

改个车服务中心·2020-07-07 19:54

H.266 JEM相对于HEVC HM的改进

本文JEM版本为JEM7.0，相对于HEVC的改进如下：1.块结构：四叉树+二叉树块结构，支持更大CTU（最大可为256x256，CTC为128x128）——http://blog.csdn.n

岳麓吹雪·2020-07-07 13:48

crnn编译环境

源码克隆编译安装：https://github.com/SeanNaren/warp-ctc1.gcc==5.2cmake=3pytorch=1.1.02.warp-ctc安装gitclonehttps

ab0902cd·2020-07-07 02:49

训练CRNN时，关于ctc_loss的几点注意事项

这个ctc_loss很魔性，训练CRNN虐了我几个来回。我的数据集图片大小不一，我是先等比例缩小到固定高度为32，宽度不定。

ab0902cd·2020-07-07 02:47

CTC算法概念

CTC算法概念(转发笔记，学习用)原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1122128?

河妖鱼鱼·2020-07-06 12:32

修复固件损坏的RT-ICG2000-AC-CTC路由器(H3C生产)

修复固件损坏的RT-ICG2000-AC-CTC路由器(H3C生产)故障现象：曾经被雷击中，用Firefox浏览器登录路由器的管理界面后，显示的页面非常混乱，无法正常操作。

zhong_2008·2020-07-06 12:50

手把手教你文字识别（识别篇：LSTM+CTC, CRNN, chineseocr方法）

个人博客导航页（点击右侧链接即可打开个人博客）：大牛带你入门技术栈文字识别是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、

weixin_41663412·2020-07-06 03:05

艺术与商业的结合：CTC商业中心

---BrunoTaut绍兴CTC商业中心，是一次非典型的艺术介入商业的落地实践，现已于2018年6月底正式开业。

WeTool官方企业版·2020-07-05 11:00

ASRT中文语音识别系统

学习中…持续更新系统流程1.特征提取输入：语音.wav操作：分帧加窗等操作输出：语谱图(二维频谱图像信号)2.声学模型参考VGG的深度卷积神经网络-输入：语谱图-操作：VGG模型训练-输出：VGG输出3.CTC

绝版小哥·2020-07-05 06:39

车牌字符识别中ctc loss损失函数理解

原始内容来源于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801根据原始内容整理！1概述文字识别是图像领域的常见问题，针对自然场景图像中的文字识别，包括两个步骤：首先进行文字检测，定位图像中文字位置；然后进行文字识别，将图像中的文字区域转换为字符信息。在车牌识别问题中，已定位好车牌位置，因此不需要进行文字检测，只需文字识别。（文字检测内容可参考https://zhuanl

huangyiping_dream·2020-07-04 18:12

实战：CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署 | 技术头条

转载自Jerry的算法和NLP（ID:gh_36eba310d433）1.前言本项目适用于Python3.6，GPU>=NVIDIAGTX1050Ti，原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC

AI科技大本营·2020-07-04 14:37

ctc安装

2735的镜像gitclonehttps://github.com/SeanNaren/warp-ctc.gitcdwarp-ctcgitcheckoutac045b6072b9bc3454fb9f9f17674f0d59373789mkdirbuild

alibabazhouyu·2020-07-04 10:02

【AI实战】手把手教你文字识别（识别篇：LSTM+CTC, CRNN, chineseocr方法）

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】手把手教你文字识别（检测篇：Advan

chenjie7140·2020-07-01 20:41

CTC 模型 Baseline 助你轻松上分

随着互联网、智能硬件的普及，智能音箱和语音助手已经深入人们的日常生活，家居场景下的语音识别技术已成为企业和研究机构竞相追逐的关键技术。目前，由北京智源人工智能研究院、爱数智慧、biendata共同发布的“智源MagicSpeechNet家庭场景语音数据集挑战赛”（2019年12月—2020年3月）正在火热进行中，总奖金为10万元。参赛者需要使用比赛提供的真实家庭环境中的双人对话音频和文本数据，训练

PaperWeekly·2020-07-01 19:28

backend.ctc_batch_cost

最近写语音识别的时候用到了CTC对齐，但是对其参数不太了解，因此写一个笔记。

早上起来闹钟又丢了·2020-07-01 05:36

##好好好###chinese_ocr好的开源项目

项目地址：https://github.com/YCG09/chinese_ocr简介基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别文本检测：CTPN文本识别：DenseNet+CTC

mishidemudong·2020-07-01 04:07

Pytorch编译安装warp-CTC

根据自己机器的环境选择相应的安装包，以conda+python3.6+cuda-8.0为例，在终端输入：condainstallpytorchtorchvisioncuda80-cpytorchwarp-CTC

z小白·2020-06-30 20:02

奔驰威霆高顶商务内饰改装-西安改个车

改装车型：奔驰威霆改装项目：航空座椅改装+一键式升降隔屏+定制窗帘+顶棚灯光改装（水滴灯）施工门店：西安改个车【欢乐港店】公司官网：www.ctc66.com联系电话：13649232312以下均为门店真实图片

改个车服务中心·2020-06-30 20:38

文字识别中CTC损失的直觉解释---转载自AI公园

文字识别中CTC损失的直觉解释原创：ronghuaiyangAI公园导读本文非常直观的解释了文字识别中常用的CTC损失和解码的操作。

愤怒的小蜗牛·2020-06-30 17:39

AI实战：用DenseNet + CTC搭建中文OCR模型

self_attetion+ctccrnn+attetion+ctcgithub上面测试的结果地址：https://github.com/senlinuc/caffe_ocr结果经验分享1、使用DenseNet+CTC

szZack·2020-06-30 12:53

AI实战：OCR模型之训练数据自动生成

前言前段时间，项目中的一个核心模块中需要中文OCR功能，模型架构可以参考我的上一篇文章：AI实战：用DenseNet+CTC搭建中文OCR模型。

szZack·2020-06-30 12:53

这就是神经网络 18：深度学习-文字识别OCR-CRNN

声明一下，主要参考了文末的《一文读懂CRNN+CTC文字识别》这篇文章，基本讲的非常易懂。

yuanlulu·2020-06-30 09:54

视频流传输协议RTP/RTCP/RTSP/HTTP的区别

之所以以前对这几个有点分不清，是因为CTC标准里没有对RTCP进行要求，因此在标准RTSP的代码中没有看到相关的部分。

yangxt·2020-06-30 06:03

CTC学习笔记（一）简介

背景Connectionisttemporalclassification简称CTC，翻译不太清楚，可以理解为基于神经网络的时序类分类。

xmucas·2020-06-30 03:14

CTC学习笔记（二）训练和公式推导

整体思路训练流程和传统的神经网络类似，构建lossfunction，然后根据BP算法进行训练，不同之处在于传统的神经网络的训练准则是针对每帧数据，即每帧数据的训练误差最小，而CTC的训练准则是基于序列（

xmucas·2020-06-30 03:14

运用tensorflow实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现crnn+ctc实现不定长中文OCR识别

运用tensorflow实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现crnn+ctc实现不定长中文OCR识别最近在学习计算机视觉相关的内容，在github上发现了非常好的项目chinese-ocr

Mary_Wu233333·2020-06-29 21:34

使用keras框架cnn+ctc_loss识别不定长字符图片操作

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~#-*-coding:utf-8-*-#keras==2.0.5#tensorflow==1.1.0importos,sys,stringimportsysimportloggingimportmultiprocessingimporttimeimportjsonimportcv2importnumpyasnpfromsklearn.model_select

·2020-06-29 11:16

解决Keras中循环使用K.ctc_decode内存不释放的问题

如下一段代码，在多次调用了K.ctc_decode时，会发现程序占用的内存会越来越高，执行速度越来越慢。

·2020-06-29 11:44

深度学习(二)-----算法岗面试题

参考回答：讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。●用过哪些移动端深度学习框架？

weixin_30631587·2020-06-27 22:16

伟大的学习资源们

为例谈谈两种研究创新模式Attention的套路自然语言处理中的Attention机制总结Attention在自然语言处理中的应用图解Transformer2.语音识别系列语音识别中深度学习训练准则最牛逼的CTC

weixin_30381793·2020-06-27 18:42

CTC+pytorch编译配置warp-CTC

CTC论文地址：http://www.cs.toronto.edu/%7Egraves/icml_2006.pdfCTC网络的输入CTC网络的输入是一个样本（图像）经过网络（一般是CNN+RNN）计算后生成的特征向量

weixin_30273501·2020-06-27 15:08

Deep Speech 2 : End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin论文笔记

感想这篇文章的署名作者尤其的多，做了很多工作，从模型设计到产品不熟，还实现了一个GPU版本的CTC，CTC可以说是这篇文章的核心部分，没有它，就没有端到端的训练，作者还用到了双向神经网络，对GPU并行都做了相应的定制化优化

农民小飞侠·2020-06-27 12:47

百度贾磊LSTM+CTC详解

LSTM+CTC详解随着智能硬件的普及，语音交互请求会越来越多。

deep_learninger·2020-06-27 08:04

lstm+ctc训练端对端的模型(34)---《深度学习》

我们在前面了解了CNN（卷积神经网络），也了解了RNN（递归神经网络），也在前面进行了基于CNN的BP和基于RNN的BPTT公式的推导，主要都利用了我们所定义的误差δ（预期正确输出和输出之间的误差），进行误差的反向传播，进而修改不同权重的梯度，然后是的网络朝着好的方向不断训练！然而针对有的问题，这些模型却并不适合，例如针对声音转文字的预测，不定长验证码的破解等等，CNN不适合因为其无法满足时序特征

阿华Go·2020-06-27 08:48

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