通过 连接主义时间分类 loss 以及编码操作 如果想用使用计算机识别文字，神经网络很好用。使用一些列 CNN 从序列中提取特征，使用 RNN 来传播需略的信息。它会输出字符得分，给每个序列元素，通过一个简单的矩阵表示。现在，有两个事情我们想要对矩阵进行处理。 训练：计算损失值来训练神经网络 推理：解码矩阵来获得图片中的字符 两个任务可以同时被 CTC 操作完成。对于手写数字系统的描述，可以参见图像 1. 我们更进一步看看 CTC 操作，并且讨论一下它如完成的，以及它背后的公式是如此巧妙。最后，我将会指点你来找到 Python 代码以及不复杂的公式，如果你感兴趣的话。 为什么我们使用 CTC 当然我们可以创建一个数据集，这个数据集有文本行，然后指出每列属于哪一个字符，就像图 2 中展示的那样。然后，我们可以训练一个神经网络来输出每一列的得分。而然，对于这个简单的解法，这里有两个问题。 这个十分的耗时（以及无聊）来在字符层面上标注数据 我们仅仅能够得到字符的得分，因此还需要一些操作来获取最终的文本。一个简单地字符可以跨越多个位置，比如，我们得到 “ttooo”，是因为 “o” 是一个比较宽的字符。我们已经删除了多余的 “t” and “o”，但是，如果要识别的字符是 “too”，我们应该怎么办？如果删除了多余的 “o”，将会给我们错误的答案。我们应该如何处理呢？ CTC 解决了几个问题 我们只需要告诉 CTC loss function，文本在图像中出现了，因此我们忽略位置和宽度文中在图像中。 不需要更多的文本识别处理 CTC 如何工作的 就像是我们已经讨论的，我们不希望在图像的每一列标注数据（这曾经被我们成为时间步）。神经网络的训练将会被 CTC 损失函数所指引。我们只需要把数据矩阵给 CTC 函数，以及对应的真实值即可。但是它是怎么知道每一个字符出现的呢？他不知道。相对而言，它尝试了图片中所有的真实文本，以及计算了所有的加和。通过这个方式， This way, the score of a GT text is high if the sum over the alignment-scores has a high value.……

Continue reading