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基于CRNN的文本识别

文章目录 0. 前言1. 数据集准备2.构建网络3.数据读取4.训练模型 0. 前言 至于CRNN网络的细节这里就不再多言了,网上有很多关于crnn的介绍,这里直接讲一下代码的实现流程 1. 数据集准备 CRNN是识别文本的网络,所以我们首先需要构建数据集&a…

智能驾驶 车牌检测和识别(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》

智能驾驶 车牌检测和识别(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》 目录 智能驾驶 车牌检测和识别(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码&#xf…

CRNN阅读笔记

1 论文解读 1.1 总览 CRNN是2015年提出的论文,论文的全称是《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》。顾名思义,针对文字识别,CRNN一方面提出了一…

CRNN论文翻译——中文版

文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书 翻译论文汇总:https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Applicatio…

CRNN模型

介绍: 是目前较为流行的图文识别模型,可识别较长的文本序列, 它利用BLSTM和CTC部件学习字符图像中的上下文关系, 从而有效提升文本识别准确率,使得模型更加鲁棒。 CRNN是一种卷积循环神经网络结构,用于解决…

文本识别 CRNN

原论文:https://arxiv.org/pdf/1507.05717v1.pdf 代码:https://github.com/meijieru/crnn.pytorch 文章目录 1 OCR基本概念2 技术路线3 网络结构4 ConvLutional Layers4.1 Map-to-Sequence 5 Recurrent Layers6 Transcription Layers6.1 基于blank的序…

CRNN笔记

参考链接: 一文读懂CRNNCTC文字识别 - 知乎 CTC loss - 知乎 1、背景 文字识别主流的两种算法 1.1 基于CRNNCTC 1.2 基于CNNSeq2SeqAttention 2、CRNNCTC原理解析 CRNNCTC结构图 以下是根据paddleocr中以mobilenetv3为backbone的网络结构图 model …

CRNN详解

一.概述 常用文字识别算法主要有两个框架: CNNRNNCTC(CRNNCTC)CNNSeq2SeqAttention 本文介绍第一种方法。 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…

CRNN

CRNN详解:https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/91050960 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/10335717.html 1 概述 传统的OCR识别过程分为两步:单字切割和分类任务。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…

CRNN——卷积循环神经网络结构

CRNN——卷积循环神经网络结构 简介构成CNNMap-to-Sequence 图解RNNctcloss序列合并机制推理过程编解码过程 代码实现 简介 CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network,是一种卷积循环神经网络结构,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识…

『OCR_Recognition』CRNN

文章目录 前言一、CRNN1.1 CRNN 介绍1.2 CRNN 网络结构1.2.1 CNN1.2.2 Map-to-Sequence1.2.3 RNN1.2.4 CTC Loss1.2.4.1 序列合并机制1.2.4.2 训练阶段1.2.4.3 测试阶段 1.3 CRNN 小结1.4 CRNN 网络模型搭建 二、CRNN 完整训练过程2.1 数据准备2.2 随机生成不定长图片数据2.3 标…

CRNN介绍:用于识别图中文本的深度学习模型

CRNN:用于识别图中文本的深度学习模型 CRNN介绍:用于识别图中文本的深度学习模型CRNN的结构组成部分工作原理 CRNN结构分析卷积层(Convolutional Layers)递归层(Recurrent Layers)转录层(Transc…

【深度学习神经网络】--CRNN

一.概述 常用文字识别算法主要有两个框架: CNNRNNCTC(CRNNCTC) CNNSeq2SeqAttention 本文介绍第一种方法。 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…

文本识别CRNN模型介绍以及pytorch代码实现

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、CRNN模型介绍1.模型结构2.CTCLossbeam search 二、使用pytorch实现crnn数据集 前言 文本识别是图像领域的一个常见任务,场景文字识别OCR任务中…

内网隧道代理技术(十五)之 Earthworm的使用(二级代理)

Earthworm的使用(二级代理) 本文紧接着上一篇文章继续讲解Earthworm工具的使用 (二级代理)正向连接 二级正向代理发生在如下的情况: 1、Web服务器在公网,黑客可以直接访问 2、B机器在内网,黑客不能直接访问 3、Web服务器可以访问内网机器B 4、内网机器B可以访问公司…

EarthWorm(ew):复杂网络环境下端口转发及SOCKS5代理工具

一句话说明:复杂内网下,数据转发,转出转入工具;常用于socks5代理,深度扫描内网; 官方:EarthWorm是一款用于开启 SOCKS v5 代理服务的工具,基于标准 C 开发,可提供多平台间…

渗透测试之反弹代理(socks代理) (Earthworm工具) (windows和linux中的代理)

反弹代理 内网渗透不光只是反弹一个shell,反弹一个端口,我们更需要对内网进行更深一步的扫描和渗透,这时候就需要设置找到一个代理服务器,充当外网和内网数据转发的节点。 所以出现了反弹代理,也叫反弹socket。 使用…

使用Earthworm (EW) 做Socks5代理

正向代理 1.选择合适的ew文件(将文件ew_…改为ew.exe,为了在命令行少敲几个字母),上传到边缘服务器 2.边缘服务器输入 ew.exe -s ssocksd -l 8000 3.可借助proxifier工具配置攻击机整台机器的代理(proxifier添加代理服务器,ip为边…

EW(EarthWorm) 反向 socks5 代理

今天本想对学校的内网服务器进行人生中第一次横向渗透,奈何情况不允许,但好歹学习了一些东西,总要写下来保存 工具: EW: https://github.com/idlefire/ew proxychains: https://github.com/rofl0r/proxychains-ng 小米随身wifi…