crnn_ctc-centerloss

2020.12.27更新

1. 使用 最后一层全连接层输入的 feature 作为处理对象，即缩小这一 feature 的类内距离

2. 实现 feature 和 label 的对齐，主要解决了 预测重复、预测漏字 时的对齐问题（需要tf1.15）

3. 增加对关键指标的计算和追踪，训练过程更直观，方便 debug （需要tf1.15）

​ center 之间的距离

​ 字符距离自己center、形近字center的距离

​

​ 经过训练，字符距离差增大，预测置信度和距离差拥有一定相关性

4. 增加 feature 的可视化，使用 tensorboard 的 embedding projector，方便debug

# 生成 embedding 图
python -m libs.projector --model=your_model_path --file=your_label_file_path --dir=your_log_dir
# 启动 tensorboard
tensorboard --logdir=your_log_dir

iter=0

iter=100

iter=500

本项目用自己想法实现阿里云栖大会中，阿里团队提到的ctc+centerloss来解决相近字的问题 pdf百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/13370jLcBblmqvwfprHPYXw 提取码: mejj

大概介绍

此项目是个人对pdf的一句话理解，外加尝试的结果。给大家一个解决相近字，或者ctc+centerloss的一个crnn实现方案。另外本项目适用于有debug代码能力的同学哦

环境(Requirements)

pip install -r requirements.txt

预训练模型(Model)

• 链接: 链接：https://pan.baidu.com/s/12oa1QcjaWiLb7Xsiz7aqbg 提取码：6Dw9

训练(train) 于2020.11.27更新 更简单的版本

• 1 先用https://github.com/Sanster/tf_crnn 的crnn训练
• 2.对原始crnn训练到val acc 到95% loss 0.1左右，或者直至有满意的效果。
• 3.用gen_CR_data.py，用上面训练好的模型文件进行新的label生成
• 4.修改 crnn.py 文件 109行 centerloss 的权重为0。00001进行crnn 的训练 python train.py
• 5.训练到val acc 95% 或者到自己对效果满意
• 1.先用https://github.com/Sanster/tf_crnn 的crnn训练
• 2.对原始crnn训练到val acc 到95%以上 loss 0.1左右，或者直至有满意的效果。
• 3.把模型作为此工程pretrain model
• python train.py

测试(test)

• python test.py

实验效果

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• 左面图为全量数据 可以看到对于全量也有一点提升
• 右面图为近似字数据 对于形近字提升有15个点。提升明显并且还有增长空间

效果

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• 'A1200622287g4811330009'
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• '1 79.00 30.02 30.02'
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• '令：怜，伶，邻， 冷，领，龄，铃，岭，玲，拎'
• 
• '逢：缝，蓬，篷，峰，锋，逢，蜂'
• 
• '成一一威，风一一凤，干一一千，土一一士，元一一无，他一一地'
• 
• '素一一索，朱一一宋，都一一郡，汨一一汩，李一一季，直一一真，'

其他

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