对于中文行文本识别，CTC和Attention哪种更优？

嚯嚯嚯霍元甲 2022-04-26 09:55:20

对于中文行文本识别，CTC和Attention哪种更优？

...全文

2360 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

weixin_38498942 2022-04-28

打赏
举报

回复

首先，从效果上来看，通用OCR场景CTC的识别效果优于Attention，因为带识别的字典中的字符比较多，常用中文汉字三千字以上，如果训练样本不足的情况下，对于这些字符的序列关系挖掘比较困难。中文场景下Attention模型的优势无法体现。而且Attention适合短语句识别，对长句子识别比较差。

写在前面：最近实习阶段做了一些关于OCR相关的内容，在此记录一下 Q1：基于深度学习的文字检测方法有哪几种？各有什么优缺点？ A：常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类，当然还有一些将两者进行结合的方法。（1）基于回归的方法分为box回归和像素值回归。a. 采用box回归的方法主要有CTPN、Textbox系列和EAST，这类算法对规则形状文本检测效果较好，但无法准确检测不规则形状文本。 b. 像素值回归的方法主要有CRAFT和SA-Text，这类算法能够检测弯曲文本且对

序言 OCR篇面试知识点总结，问题收集、自问自答，学习、记录、分享和复习。 OCR面试知识点总结 1. 介绍一下CRNN和CTC的原理 2. 介绍一下cnn+Attention的原理 3. CTC和Attention的优势分别是什么？ 4. 介绍一下DBNet文本检测算法，它为什么这么快？ 5. 介绍一下PSENet算法 6. 介绍一下CTPN算法的原理 7. 介绍一下你常用的文本检测算法，并解释使用其的原因 ...

1.准备工作 GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 1.QUICK INSTALLATION：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_en/installation_en.md 2.Quick start of Chinese OCR model:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/rel

【精选】OCR精选10个问题 Q1.1.1：基于深度学习的文字检测方法有哪几种？各有什么优缺点？ A：常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类，当然还有一些将两者进行结合的方法。（1）基于回归的方法分为box回归和像素值回归。 a. 采用box回归的方法主要有CTPN、Textbox系列和EAST，这类算法对规则形状文本检测效果较好，但无法准确检测不规则形状文本。 b. 像素值回归的方法主要有CRAFT和SA-Text，这类算法能够检测弯曲文本且对小文本效果优秀但

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，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文本

高通开发者论坛

2,853

社区成员

5,758

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

人工智能物联网机器学习技术论坛（原bbs）北京·东城区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章