前言 对于单文本行的图片进行识别，另一种常用的网络模型为编码-解码模型（Encoder-Decoder），并加入了注意力模型（Attention model）来帮助特征对齐，故简称EDA。...从这篇文章来引入今天的学习，google提出的Attention-ocr论文。.../pdf/1704.03549.pdf 开源代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/attention_ocr 我们用得到的经过矫正的单文本行作为文本识别的输入...α是特征的attention分布，将α和cnn特征做内积 Attention feature vector，即u_t的值follow公式： image.png 在时刻t对 RNN的输入有公式表示为： image.png...由于中文和英文语言本身存在的差异，导致英语的字典很多，而中文字典往往很长，而Attention-ocr中rnn的输出维度与字典长度有关（每个字对应一个类别）。导致Attention-ocr耗时很高。
论文名：Paying more attention to attention: improving the performance of convolutional neural networks via...Attention Transfer 接受：ICLR2017 解决问题：为了提升学生网络的性能。...具体来说可以划分为： activation-based spatial attention maps gradient-based spatial attention maps 本文具体贡献： 提出使用...attention作为迁移知识的特殊机制。...2Attention Transfer 1.
关于Attention的公式推导，我在这篇文章讲过了，本篇文章主要以图示的方式进行讲解 下图是一个Encoder架构，$s_0$从值上来说与$h_m$是相等的，只不过这里换了个名字 首先我们需要将$s_...到这里实际上整个Seq2Seq(with Attention)就讲完了，但是其中还有一些细节，比方说，align()函数怎么设计？$c_i$如何应用到Decoder中？
http://arxiv.org/abs/1507.05717 github:?https://github.com/bgshih/crnn Recursive Recurrent Nets with Attention...lenet-convolutional-neural-network-in-python/ Scan, Attend and Read: End-to-End Handwritten Paragraph Recognition with MDLSTM Attention...github:?https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github:?https...github(caffe):?https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ?...github:?https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique
Attention机制 既然采用固定的向量表示输入序列会限制模型性能，那能不能让解码器每次接收的输入都不一样呢，在每次输出时，让解码器有侧重的关注输入序列的不同部分（如：输出“machine”时，应更加关注...“机”和“器”，输出“learning”时，应更加关注“学”和“习”），这就是Attention机制的思想。...加入Attention机制的Encoder-Decoder整体框架如下图所示 ?...总结 Attention机制几乎是现在所有序列学习的必备，Attention不是一种模型而是一种思想，受到人类在处理数据时分散注意力的启发，许多模型加上Attention机制都得到了state-of-art
Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。 Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？...这里先让大家对 Attention 有一个宏观的概念，下文会对 Attention 机制做更详细的讲解。在这之前，我们先说说为什么要用 Attention。...的 N 种类型 Attention 有很多种不同的类型：Soft Attention、Hard Attention、静态Attention、动态Attention、Self Attention 等等。...结构层次 结构方面根据是否划分层次关系，分为单层attention，多层attention和多头attention： 1）单层Attention，这是比较普遍的做法，用一个query对一段原文进行一次attention...3）多头Attention，这是Attention is All You Need中提到的multi-head attention，用到了多个query对一段原文进行了多次attention，每个query
在下面这两篇文章中都有提到 attention 机制： 使聊天机器人的对话更有营养 如何自动生成文章摘要 今天来看看 attention 是什么。...下面这篇论文算是在NLP中第一个使用attention机制的工作。...他们把attention机制用到了神经网络机器翻译（NMT）上，NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型，也就是一个encoder to decoder模型 https:/...权重 alpha 由 e 计算，alpha i j 相当于 y i 是由 x j 翻译而成的概率，这个概率就反映了 hj 的重要性 这里就应用了 attention 机制，这样 decoder 就决定了输入句子中的什么部分需要加以注意...这篇文章中有 seq2seq＋attention 的实现： seq2seq 的 keras 实现
作者：一元，四品炼丹师 前言 目前的诸多机器学习相关的问题，诸如推荐问题中的序列处理，时间序列的预测，文本分类等问题都会涉及到Attention函数的使用，Attention已经成为了这些问题在建模时的最为核心的模块...而我们在实践的过程中发现，attention计算方式的不同对于不同的问题会有些许影响,有的时候影响还很大，所以在本文我们看看有哪些常用的attention函数。...参考文献 Attention基本公式及其变种 Attention? Attention! [机器学习]常用距离定义与计算
大体分为三类： 1.Location-based Attention 2.General Attention 3.Concatenation-based Attention 其中General Attention...Location-based Attention Location-based的意思就是，这里的attention没有其他额外所关注的对象，即attention的向量就是hih_{i}hi?本身，因而fff...的设计如下： si=f(hi)=Attention(WThi+b)s_{i} = f(h_{i}) = Attention(W^Th_{i}+b) si?=f(hi?)=Attention(WThi?+...Sigma_{i=1}^n\;\alpha_{i}x_{i} Attention(X,q)=Σi=1n?αi?xi? Attention值得计算过程如下图：Attention值得计算过程如下图：Attention...于是输出向量hi这样计算： hi=Attention((K,V),qi)h_{i} = Attention((K,V),q_{i}) hi?=Attention((K,V),qi?) =Σj=1N(αijvj
会上的大佬们都在说Attention mechanism，那么啥是Attention？...简单点来说，Attention机制就是加权，目前其实现形式包括三种，我把它归纳成： 基于CNN的Attention 基于RNN的Attention self-Attention，即Transformer...Attention in RNN 理解了上面的CNN Attention，后面的都好办了，因为都是大同小异的，基于RNN的Attention也是如此，这里用文章 [3]的公式来解释一下，其使用了encoder-decoder...Multi-Head Attention 要讲清楚Multi-Head Attention就要从单个Attention讲起，论文中把单个Attention叫做ProScaled Dot-duct Attention...Multi-Head Attention如上图右边所示，就是重复多次单个Attention再拼接输出向量，传给一个全连接层输出最终结果。公式如下： ?
Attention 注意力机制可以描述为一个函数，这个函数将query和一组key-value对映射成一个输出。 Scaled Dot-Porduct Attention ?...代码可以参考大神的这两个repo： （1）https://github.com/CyberZHG/keras-self-attention （2）https://github.com/CyberZHG/
Soft attention: 以概率进行加权输入到下一层； Hard attention: 选取一个输入到下一层。...针对向量计算方式的变体： soft / global / dynamic (都是soft attention) hard local attention(半软半硬attention) 静态attention...强制前向attention soft / global / dynamic (都是soft attention) 是求概率分布，就是对于任意一个单词或者values都给出概率，attention得分经过...local attention(半软半硬attention) 先选中一个区域，然后在其中的各个小部分生成概率分布。...Self- attention 在没有额外信息下，仍然可以允许向量values使用self attention来处理自己，从句子中提取需要关注的信息。
这里的attention计算方法被称为Additive attention (or multi-layer perceptron attention) ? 2....另一方面则是针对在hard attention 和 soft attention之间做一个调和，提出了local attention. ?...local attention 文中提到了local attention的两种策略，一种是假设source 和 target是对齐的，那么pt = t....比较基本的到此为止我应该介绍差不多了，在之后的发展中，attention 机制在各个领域被应用，被改进，形成了各种各样，色彩缤纷的attention. 2017年对attention注意是一个不平凡的一年...作者将attention嵌入到了循环结构中，使得每个时刻得到的attention能够非线性组合起来。 ? ? ?
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。...1.腾讯云OCR ---- 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明： 身份证OCR接口 -? /document...2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用，作者当时在这一步花了很长时间 ? ?...创建完之后就可以拿到appId，API Key，Secret Key，就可以调用百度提供的api了 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明： 身份证OCR...营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86
I have got many crash report data about using NinePath Drwable. I put a .9.png f...
框架特点 attention 计算机制高效，为每个节点和其每个邻近节点计算attention 可以并行进行 能够按照规则指定neighbor 不同的权重，不受邻居数目的影响 可直接应用到归纳推理问题中...（这个系数 α 就是每次卷积时，用来进行加权求和的系数） 本文采取的计算attention coefficient的函数a是一个单层的前馈网络，LeakyReLU 处理得 ?...机制 不只用一个函数a进行attention coefficient的计算，而是设置K个函数，每一个函数都能计算出一组attention coefficient，并能计算出一组加权求和用的系数，每一个卷积层中...，K个attention机制独立的工作，分别计算出自己的结果后连接在一起，得到卷积的结果，即 ?...对于最后一个卷积层，如果还是使用multi-head attention机制，那么就不采取连接的方式合并不同的attention机制的结果了，而是采用求平均的方式进行处理，即 ? 3.
推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO，以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出！...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私（不会从您的设备中获取数据）。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。
OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。...SegLink的网络结构[8] 有一些研究引入了注意力机制，如下图模型采用Dense Attention模型来对图像的权重进行评估。...Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色，但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化，而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。
OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。...[8] 有一些研究引入了注意力机制，如下图模型采用Dense Attention模型来对图像的权重进行评估。...Reading Scene Text with Attention Convolutional Sequence Modeling[J]. 2017. [10] Shi B, Bai X, Yao C....Attention-Based Extraction of Structured Information from Street View Imagery[J]. 2017:844-850. [12]
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 什么是OCR？...比如汉王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。...太多太多的应用了，OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。 OCR的分类 如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。...OCR流程 现在就来整理一下常见的OCR流程，为了方便描述，那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。...针对传统OCR解决方案的不足，学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现，让OCR技术焕发第二春。
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