Apr, 2024

GatedLexiconNet：一种全面的端到端手写段落文本识别系统

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TL;DR手写文本识别中的问题一直是研究人员面临的挑战，本研究提出了一种融合内部线段切分和门控卷积层编码器的端到端段落识别系统，使用基于连接主义时间分类的词束搜索解码器作为后处理步骤，取得了较高的识别准确率。
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发现论文，激发创造
  • 端到端手写段落识别的联合分割和转录

    本文提出了一种针对离线手写段落文本识别的神经网络模型，利用注意力权重计算图像表示，实现了一种隐式行分割的可训练端到端模型，试验结果表明其性能与传统基于线段的模型竞争力相当，具有将全文档转录实现的潜力。

    Apr, 2016

  • 一种高效的端到端神经模型用于手写文本识别

    本文提出一种将卷积神经网络和序列到序列模型相结合，将图像映射到文本序列，实现手写文本识别能力，且采用 Focal Loss 方法解决文本识别的类别不平衡问题，并应用 Beam Search 算法来提升模型的解码性能，在常见的 IAM 和 RIMES 数据集上实验表明，本文提出的模型在词级别的准确率方面分别提高了 3.5％和 1.1％，达到了国际先进水平。

    Jul, 2018

  • 扫描、关注与阅读：采用 MDLSTM 关注的端到端手写段落识别

    本文提出了一种基于注意力机制的模型，用于端到端手写文字识别，可以自动识别多行手写内容，无需进行预先分割。

    Apr, 2016

  • 具有门控卷积神经网络的基于字母的语音识别

    本研究提出了一种基于 ConvNet 和 CTC（或 ASG）的字母语音模型，实现了与 WSJ 中最佳字母系统的匹配，并在 LibriSpeech 上展现了近乎最先进的表现。

    Dec, 2017

  • 注意力聚焦：非递归手写文本行识别

    使用变形金刚模型的多头自我注意力层，无需回归方法且具有超出预定义词汇表的单词识别能力，能实现很高的手写识别精度，即使在少量样本学习情况下也可取得满意的结果。

    May, 2020

  • 对话上下文融合的端到端语音识别中的门控嵌入

    本文提出一种新颖的基于门控神经网络的语音识别模型，采用对话上下文 / 词 / 语音嵌入，结合外部词和 / 或句子嵌入来提高对话上下文表示，从而显著提高单词错误率，对 Switchboard 对话语音语料库的实验表明我们的模型优于标准的端到端语音识别模型。

    Jun, 2019

  • 端到端可训练的基于图像序列识别的神经网络及其在场景文本识别中的应用

    本文提出了一种新颖的神经网络架构，将特征提取、序列建模和转录集成到统一框架中，用于场景文本识别，相比现有算法其具有端到端训练，不需要一定的词典限制，更加适合实际应用等优点，在标准测试数据上展现出更好的性能。

    Jul, 2015

  • 使用卷积神经网络从自然场景中读取文本

    本研究介绍了一种基于卷积神经网络的端到端文本识别、图像检索系统，使用了一些新颖的深度学习技术实现文本定位、识别、筛选和排序，在多个基准测试数据集上获得了最先进的性能表现，并应用于新闻视频检索中。

    Dec, 2014

  • 门控卷积网络的语言建模

    本研究提出一种基于卷积神经网络的有限环境文本处理方法，采用新型简化门控机制，具有并行优势和长期学习效应，相比循环神经网络可获得更高的性能和更短的处理时间。在大规模文本任务中取得了领先水平，是非循环方法首次能够与强循环模型竞争。

    Dec, 2016

  • 基于卷积递归神经网络的端到端文本定位

    该论文提出了一种基于卷积循环神经网络的统一网络，该网络可以同时定位和识别文本，通过端到端训练，提高了性能，在多个基准数据集上取得了竞争性的表现。

    Jul, 2017