2021年1月4日 · 本文详细介绍了CRNN（卷积循环神经网络）在OCR（光学字符识别）中的应用，包括CRNN的网络结构，如CNN、Map-to-Sequence、RNN（特别是双向LSTM）和CTC Loss。 CRNN通过端到端的方式处理不定长序列，解决了深度学习文本识别中的对齐问题。

2023年5月19日 · OCR solutions that leverage CNNs can learn and generalize features from input images, making them capable of handling a wide range of text recognition scenarios. Unlike Tesseract OCR, which relies on rule-based methods and LSTM networks, OCR using CNNs can adapt to various fonts, sizes, and layouts with higher accuracy. Pros and Cons of OCR ...

大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个利用 卷积神经网络 （CNN）进行 中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。 OCR （Optical Character Recognition， 光学字符识别），其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，这样可节省人力打字的时间。 DroidSansFallback Full = …

2024年9月5日 · 文本识别是OCR（Optical Character Recognition）的一个子任务，其任务为：识别一个固定区域的的 文本内容。 在OCR的两阶段方法里，文本识别模型接在文本检测 (如DB算法)后面， 将图像信息转换为文字信息。 具体来讲：如下图所示，文本识别模型的输入是一张经过文本检测后的文本行图片，输出图片中的文字内容和置信度。 文本识别的应用场景很多，如：文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等。 下表展示了主流的算法类别和主要论文。 今 …

2018年7月19日 · In this part, we will implement CNN for OCR. We will implement CNN using Tensorflow. Training and testing will be done using the data generated in the last part.

2024年1月19日 · 本文介绍了CRNN（ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork）的结构、原理，包括其如何结合CNN和RNN处理任意长度的字符序列，以及如何使用LSTM解决梯度问题。 此外，还提供了CRNN在PyTorch中的实现和一个简单的演示，展示了其在文本识别中的应用。

对CNN特征提取进行简化 比如我们可以用CV领域很前沿的backbone替换掉原有的CNN结构, 如Ghostnet, SqueezeNet, ResNest18等; 对RNN结构进行优化, 采用 LSTM , 或者是 BidirectionalLSTM , 甚至是加上attention 机制来提升模型的表达能力.

卷积神经网络（cnn）是一类包含卷积计算且具有深度结构的 前馈神经网络 ，是深度学习的代表算法之一 。 卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其 阶层结构 对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。

CRNN is a network that combines CNN and RNN to process images containing sequence information such as letters. It is mainly used for OCR technology and has the following advantages. End-to-end learning is possible. Sequence data of arbitrary length can be processed because of LSTM which is free in size of input and output sequence.

2020年1月28日 · Image Feature Extraction Using CNN. In CRNN model, the component of convolutional layers is constructed by taking the convolutional and max-pooling layers.