在使用RNN based model处理序列的应用中,如果使用并行运算batch sample,我们几乎一定会遇到变长序列的问题. 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断,将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length). 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵.然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用. 然而我们可以很明显,如果用0或者其他整数补齐,势必会影响到模型自身(莫名其妙被输入很多个0,显然是有问题的).…

python自定义函数中有两中不定长参数,第一种是*name,第二种是**name.加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入,存放所有未命名的变量参数.加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入. 第一种形式的不定长参数,在传入额外的参数时可以不用指明参数名,直接传入参数值即可,第二种因为返回的是字典,所以传入时需要指定参数名. 下面是两个简单的栗子: ‘ *name ’形式: def funA(a, b, *args): print(a) print(b) print(args)…

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,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,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有…

转自C/C++ 中的0长数组(柔性数组) 在标准C和C++中0长数组如charArray[0]是不允许使用的,因为这从语义逻辑上看,是完全没有意义的.但是,GUN中却允许使用,而且,很多时候,应用在了变长结构体中,如: struct Packet { int state; int len; char cData[0]; //这里的0长结构体就为变长结构体提供了非常好的支持 }; 首先对0长数组做一个解释: 用途 :长度为0的数组的主要用途是为了满足需要变长度的结构体. 用法 :在一个结构体的最后…

先随便写写,有空再整理. 直接贴代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> //从一行标准输入中格式化输入一个不定长数组 void inputVec (); //读入给定行数的不定长数组 void inputVecs1 (); //读入不确定行数不定长数组 void inputVecs2 (); void main () { inputVecs1 (); return; } void inputVecs1 () { while (!feof(…

#include<iostream> #include<cstdio> #include<string> #include<vector>//不定长数组(向量)所需要包含的头文件 using namespace std; ; int n; ]={,,,,}; /*不定长数组的声明方法*/ vector <int> pile; //vector<T> v1 vector保存类型为T的对象.默认构造函数,v1为空 vector <i…

默认参数:定义函数的时候给定变量一个默认值. def num(age=1): 位置参数:调用函数的时候根据定义函数时的形参位置和实参位置进行引用. 关键字参数:如果定义的函数中含有关键字参数,调用函数时必须要传如该关键字对应的实参. 不定长参数:在定义函数的时候不确定传入的参数的数量(可能是0个或多个) def num(*args,**args):  (不定长参数的标志符号是*和**,args和kwargs只是变量的名字,可以改为任意的变量如(*num,**kwnum)) *+变量名1,可以接受…

例1: #定义一个含有不定长参数的函数,本例第三个参数*args def sum_nums(a,b,*args): print('_'*30) print(a) print(b) print(args) #调用函数: sum_nums(11,22,33,44,55,66,77) sum_nums(11,22,33) sum_nums(11,22) sum_nums(11)#错误调用,传递的参数不够 #输出结果: ______________________________ 11 22 (33,…

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本…

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd…