CRNN--文本识别

CRNN是 Convolutional Recurrent Neural Network的缩写，是一种端到端的文字识别的网络。
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1507.05717v1.pdf
<https://arxiv.org/pdf/1507.05717v1.pdf>

CRNN由CNN+BiLSTM+CTC构成：




网络结构：




网络结构综合了CNN+RNN

(1)其中Max pooling中的窗口大小为1*2，保证提出的特征具有横向的长度，有利于识别较长的文本；

(2)CNN+RNN的训练比较困难，所以加入了BatchNorm，有助于模型收敛；

优势

(1)可以端到端训练；

(2)不需要进行字符分割和水平缩放操作，只需要垂直方向缩放到固定长度即可，同时可以识别任意长度的序列；

(3)可以训练基于字典的模型和不基于词典的任意模型；

(4)训练速度快，并且模型很小。




crnn.pytorch环境配置

下面介绍一下利用pytorch实现的crnn环境配置。

安装pytorch

网站http://pytorch.org/ <http://pytorch.org/>给出了对于不同的环境安装pytorch的命令。本人选择如下：




因此安装命令如下：
pip install
http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.3.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
pip install torchvision
安装lmdb
pip install lmdb
下载rcnn源代码
git clone https://github.com/meijieru/crnn.pytorch --recursive
下载预训练的模型

下载地址：https://pan.baidu.com/s/1pLbeCND <https://pan.baidu.com/s/1pLbeCND>

将crnn.pth放到data/路径下

测试
python demo.py


输出：
loading pretrained model from ./data/crnn.pth a-----v--a-i-l-a-bb-l-e--- =>
available

参考：

[1] https://github.com/meijieru/crnn.pytorch

[2] https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/78934334

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