前 言

本文主要解讀文字識(shí)別論文CRNN.

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01

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

CRNN是一種卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于解決基于圖像的序列識(shí)別問題，特別是場(chǎng)景文字識(shí)別問題。CRNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖：

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包含三部分，從下到上依次為：

卷積層，作用是從輸入圖像中提取特征序列;

循環(huán)層，作用是預(yù)測(cè)從卷積層獲取的特征序列的標(biāo)簽（真實(shí)值）分布;

轉(zhuǎn)錄層，作用是把從循環(huán)層獲取的標(biāo)簽分布通過去重整合等操作轉(zhuǎn)換成最終的識(shí)別結(jié)果;

02

卷積層

CRNN卷積層由標(biāo)準(zhǔn)的CNN模型中的卷積層和最大池化層組成，自動(dòng)提取出輸入圖像的特征序列。

與普通CNN網(wǎng)絡(luò)不同的是，CRNN在訓(xùn)練之前，先把輸入圖像縮放到相同高度（圖像寬度維持原樣），論文中使用的高度值是32。

提取的特征序列中的向量是從特征圖上從左到右按照順序生成的，每個(gè)特征向量表示了圖像上一定寬度上的特征，論文中使用的這個(gè)寬度是1,就是單個(gè)像素。

特別強(qiáng)調(diào)序列的順序是因?yàn)樵谥蟮难h(huán)層中，先后順序是LSTM訓(xùn)練中的一個(gè)重要參考量。

03

循環(huán)層

循環(huán)層由一個(gè)雙向LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，預(yù)測(cè)特征序列中的每一個(gè)特征向量的標(biāo)簽分布（真實(shí)結(jié)果的概率列表），循環(huán)層的誤差被反向傳播，最后會(huì)轉(zhuǎn)換成特征序列，再把特征序列反饋到卷積層，這個(gè)轉(zhuǎn)換操作由論文中定義的“Map-to-Sequence”自定義網(wǎng)絡(luò)層完成，作為卷積層和循環(huán)層之間連接的橋梁。

在卷積層的上部建立一個(gè)深度雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱為遞歸層。遞歸層對(duì)特征序列x = x1......xT中每幀的標(biāo)簽分布進(jìn)行預(yù)測(cè)。遞歸層的優(yōu)點(diǎn)有三方面。首先,RNN具有很強(qiáng)的序列上下文信息捕獲能力。使用上下文線索進(jìn)行基于圖像的序列識(shí)別比單獨(dú)處理每個(gè)符號(hào)更加穩(wěn)定和有用。以場(chǎng)景文本識(shí)別為例，寬字符可能需要幾個(gè)連續(xù)幀來充分描述。此外，有些歧義字在觀察其上下文時(shí)更容易區(qū)分，例如“il”通過字高對(duì)比比單獨(dú)識(shí)別更容易識(shí)別。

其次，RNN可以將誤差微分反向傳播到它的輸入，即卷積層，讓我們?cè)谝粋€(gè)統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)中共同訓(xùn)練遞歸層和卷積層。第三，RNN能夠?qū)θ我忾L度的序列進(jìn)行操作，從開始到結(jié)束進(jìn)行遍歷。

傳統(tǒng)的RNN單元在輸入層和輸出層之間有一個(gè)自連接的隱含層。每當(dāng)它在序列中接收到一個(gè)幀 xt 時(shí)，它就用一個(gè)非線性函數(shù)更新它的內(nèi)部狀態(tài)（或稱隱藏狀態(tài)）ht，這個(gè)函數(shù)接受當(dāng)前輸入xt和上一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)ht-1: ht=g(xt,ht-1)。然后，基于ht進(jìn)行預(yù)測(cè)yt。這樣就捕獲了過去的上下文{xt'}t'

LSTM是方向性的，它只使用過去的上下文。然而，在基于圖像的序列中，來自兩個(gè)方向的上下文是有用的，并且相互補(bǔ)充。因此，將兩個(gè)向前和向后的LSTM合并為一個(gè)雙向LSTM。此外，可以對(duì)多個(gè)雙向LSTM進(jìn)行疊加，得到如上圖b所示的深雙向LSTM。與淺層結(jié)構(gòu)相比，深層結(jié)構(gòu)允許更高層次的抽象，并在語音識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的性能改進(jìn)。

在遞歸層中，誤差差沿上圖b所示箭頭的相反方向傳播，例如，通過時(shí)間反向傳播(BPTT)。在遞歸層的底部，傳播的微分序列被連接到映射中，反轉(zhuǎn)了將特征映射轉(zhuǎn)換為特征序列的操作，然后反饋到卷積層。在實(shí)踐中，我們創(chuàng)建了一個(gè)稱為“映射-序列”的自定義網(wǎng)絡(luò)層，作為卷積層和循環(huán)層之間的橋梁。

04

轉(zhuǎn)錄層

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡圖：

Transcription層是將lstm層的輸出與label對(duì)應(yīng)，采用的技術(shù)是CTC，可以執(zhí)行端到端的訓(xùn)練，用來解決輸入序列和輸出序列難以一一對(duì)應(yīng)的問題，不要求訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)齊和一一標(biāo)注，直接輸出不定長的序列結(jié)果。對(duì)于一段長度為T的序列來說，每個(gè)樣本點(diǎn)t（t遠(yuǎn)大于T）在RNN網(wǎng)絡(luò)的最后一層都會(huì)輸出一個(gè)softmax向量，表示該樣本點(diǎn)的預(yù)測(cè)概率，所有樣本點(diǎn)的這些概率傳輸給CTC模型后，輸出最可能的標(biāo)簽，再經(jīng)過去除空格（blank）和去重操作，就可以得到最終的序列標(biāo)簽，CTC對(duì)齊輸入輸出是多對(duì)一的，例如he-l-lo-與hee-l-lo對(duì)應(yīng)的都是“hello”。

基于詞典的轉(zhuǎn)錄

基于字典的模式，其實(shí)是就是上面CTC的基礎(chǔ)上，在獲得結(jié)果時(shí)，又從字典查了一遍，來更加提高準(zhǔn)確率，而沒有字典的就只能取高概率的結(jié)果，少了從字典查這一步。

采用了由Graves等人提出的連接時(shí)序分類(Connectionist TemporalClassifification CTC) 層中定義的條件概率。該概率定義為：基于每幀的預(yù)測(cè)y=y1,y2......yT的標(biāo)簽序列 l,它忽略了 l 中每個(gè)標(biāo)簽的位置。因此，當(dāng)我們以該概率的負(fù)對(duì)數(shù)作為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)時(shí)，我們只需要圖像及其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽序列，避免了為個(gè)別字符標(biāo)注位置的勞動(dòng)。

條件概率的公式簡述如下:輸入是一個(gè)序列y=y1,y2......yT,其中T為序列長度。其中，每一個(gè)

是集合 L’ =LU 上的概率分布，而 L 包含任務(wù)中的所有標(biāo)簽(例如所有英文字符)，以及表示為的“空白”標(biāo)簽。一個(gè)序列到序列的映射函數(shù)定義在如下序列上：

其中，T是長度，是預(yù)測(cè)概率。???映射??到標(biāo)簽序列 I 上，通過先去除重復(fù)的標(biāo)簽，再去除空白的標(biāo)簽。例如：?? 映射 “--hh-e-l-ll-oo--”到“hello”（ “-”代表空格) 。之后，定義條件概率為所有預(yù)測(cè)概率?到標(biāo)簽序列 l 上的映射?的概率和:

其中，?的概率定義為p(??|y)=

其中，是標(biāo)簽?在時(shí)間戳t的概率。

在基于詞典的模式中，每個(gè)測(cè)試示例都與一個(gè)詞典 D 相關(guān)聯(lián)。主要的，序列標(biāo)簽通過選擇詞典中定義的擁有最高的條件概率來被選擇，例如，l?=

然而，對(duì)于較大的詞典，對(duì)詞典進(jìn)行窮舉搜索，即對(duì)詞典中的所有序列計(jì)算條件概率，并選擇概率最大的一個(gè)，將非常耗時(shí)。為了解決這個(gè)問題，通過無詞典轉(zhuǎn)錄預(yù)測(cè)的標(biāo)簽序列，在編輯距離度量下往往接近于ground-truth。這表明可以將搜索限制為最近鄰的候選對(duì)象? ,其中??是最大編輯距離，I'是為y在無詞序模式下轉(zhuǎn)錄的序列:

候選對(duì)象可以以bk樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被有效找尋，bk樹數(shù)據(jù)結(jié)是一種專門適用于離散度量空間的度量樹。bk樹的搜索時(shí)間復(fù)雜度為

因此，這個(gè)方案很容易擴(kuò)展到非常大的詞典。在本方法中，離線地為詞典構(gòu)造一個(gè)bk樹。然后，通過查找小于或等于編輯距離的查詢序列，用bk樹執(zhí)行快速在線搜索。

無詞典的轉(zhuǎn)錄

以定義的條件概率最高的序列l(wèi)?作為預(yù)測(cè),

即在每個(gè)時(shí)間戳 t上獲取最可能的標(biāo)簽，并將結(jié)果序列映射到l?。

審核編輯 ：李倩