简介

CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，是一种卷积循环神经网络结构，主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。
CRNN可以用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题

构成

整个CRNN网络结构包含三部分，从下到上依次为：

CNN（卷积层），使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图；
RNN（循环层），使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值）分布；
CTC loss（转录层），使用 CTC 损失，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。

CNN

卷积层的结构图：
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一共有四个最大池化层，但是最后两个池化层的窗口尺寸由 2x2 改为 1x2，也就是图片的高度减半了四次，而宽度则只减半了两次，因为文本图像多数都是高较小而宽较长，所以其feature map也是这种高小宽长的矩形形状，如果使用1×2的池化窗口可以尽量保证不丢失在宽度方向的信息，更适合英文字母识别（比如区分i和l）。

CRNN 还引入了BatchNormalization模块，加速模型收敛，缩短训练过程。

输入图像为灰度图像（单通道）；高度为32，这是固定的，图片通过 CNN 后，高度就变为1，这点很重要；宽度为160，宽度也可以为其他的值，但需要统一，所以输入CNN的数据尺寸为 (channel, height, width)=(1, 32, 160)。

CNN的输出尺寸为 (512, 1, 40)。即 CNN 最后得到512个特征图，每个特征图的高度为1，宽度为40。
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Map-to-Sequence

不能直接把 CNN 得到的特征图送入 RNN 进行训练的，需要进行一些调整，根据特征图提取 RNN 需要的特征向量序列
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需要从 CNN 模型产生的特征图中提取特征向量序列，每一个特征向量（如上图中的一个红色框）在特征图上按列从左到右生成，每一列包含512维特征，这意味着第 i 个特征向量是所有的特征图第 i 列像素的连接，这些特征向量就构成一个序列。

由于卷积层，最大池化层和激活函数在局部区域上执行，因此它们是平移不变的。因此，特征图的每列（即一个特征向量）对应于原始图像的一个矩形区域（称为感受野），并且这些矩形区域与特征图上从左到右的相应列具有相同的顺序。特征序列中的每个向量关联一个感受野。

具体来讲，这40个序列向量，分别以stride=4，与原图相对应，用来对原图的相关区域进行分类。
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这些特征向量序列就作为循环层的输入，每个特征向量作为 RNN 在一个时间步（time step）的输入。

图解

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RNN

因为 RNN 有梯度消失的问题，不能获取更多上下文信息，所以 CRNN 中使用的是 LSTM，LSTM 的特殊设计允许它捕获长距离依赖。

LSTM 是单向的，它只使用过去的信息。然而，在基于图像的序列中，两个方向的上下文是相互有用且互补的。将两个LSTM，一个向前和一个向后组合到一个双向LSTM中。此外，可以堆叠多层双向LSTM，深层结构允许比浅层抽象更高层次的抽象。

这里采用的是两层各256单元的双向 LSTM 网络：
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通过上面一步，我们得到了40个特征向量，每个特征向量长度为512，在 LSTM 中一个时间步就传入一个特征向量进行分类，这里一共有40个时间步。

我们知道一个特征向量就相当于原图中的一个小矩形区域，RNN 的目标就是预测这个矩形区域为哪个字符，即根据输入的特征向量，进行预测，得到所有字符的softmax概率分布，这是一个长度为字符类别数的向量，作为CTC层的输入。

因为每个时间步都会有一个输入特征向量 $x^T$ ，输出一个所有字符的概率分布 $y^T$ ，所以输出为 40 个长度为字符类别数的向量构成的后验概率矩阵。
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然后将这个后验概率矩阵传入转录层

ctcloss

这一层为转录层，转录是将 RNN 对每个特征向量所做的预测转换成标签序列的过程。数学上，转录是根据每帧预测找到具有最高概率组合的标签序列。

OCR识别的难点在于怎么处理不定长序列对齐的问题。OCR可建模为时序依赖的文本图像问题，然后使用CTC（Connectionist Temporal Classification, CTC）的损失函数来对 CNN 和 RNN 进行端到端的联合训练。

序列合并机制

将 RNN 输出的序列翻译成最终的识别结果，RNN进行时序分类时，不可避免地会出现很多冗余信息，比如一个字母被连续识别两次，这就需要一套去冗余机制

推理过程

以一张图像输入为例（batch_size为1），对CRNN的整个过程进行输入输出尺寸的描述
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首先要将图片Resize到[200,32]大小，200为图片宽度，这个参数与要预测的字符长度息息相关，经过CNN提取特征（这里的CNN可以任意设置，较常用的是VGG，当然是截取VGG的一部分，要保证输出的特征图高度为1）
如果原有的VGG无法保证图片输入到输入恰好使得高为1，可以手动加一层卷积，特征图的宽此时变为50，相应的如果一开始resize输入的宽较大，这里的特征图的宽也会较大；这里的维度发生了一些变化，是为了便于输入到RNN以及后续ctcloss的调用，上图虚线可以看出，特征图的这个50可以认为是对应原图的50份纵向分割，也就是这张图片要被从左到右预测的次数，将其作为一个时序输入RNN
RNN一般使用双向LSTM网络，序列的前向信息和后向信息都有助于序列的预测，输出的时候，也就是RNN最后的嵌入层的输出维度为总共要预测的字符数+1（blank），最后的输出可以认为是一种概率，最后进行解码即可

编解码过程

图像resize的宽在CNN输出的特征图的宽度对应了预测的时序，也就是挨着图像自左向右预测的次数，显然分隔的次数越多，就越不会漏掉其中某个字符，当然大多数情况下是预测多了的，比如图片中写的是”book“，我们的预测可能就是“bbbbbbooooooooooooookkkk”。
“book”作为标签如何去在网络的输出进行表示呢？
做一个码本，将字符用索引0-25表示。比如要预测26个英文字母，那“cat”就可以表示成[2,0,19]，预测（序列长度为10）就可能是[2,2,2,0,0,0,0,19,19,19]或者[2,2,0,0,0,0,0,0,0,19]。问题在于，预测的输出是明显是多于实际标签的，中间的重复怎么知道最后该保留一个还是多个呢，比如"book"，如果按照上述规则得到的可是"bok"。
用一个占位符"-“来处理这个问题，解决到底留几个重复字符，注意，如果我们的预测中有"-"这个字符，要注意与占位符区别开，这和处理空格问题一样，在实际操作中可以使用其他符号暂时代替“-”或者空格进行码本制作，以避免码本无法表示，待解码之后统一替换即可。在编码的时候，所有的重复字符都要用”-“隔开，这样编码肯定是没有疑问了，解码的时候，凡是相同字符间没有”-"的，统统只要一个。
将“-”放在码本的0号位，预测26个英文字符就用索引1-26表示，如果我们有输出[2,2,0,0,0,15,15,0,15,11]，则解码为“book”，如果是[0,0,2,15,15,15,15,0,0,11]，则解码为“bok”。

代码实现

#编码过程，lexicon为字符标签，character为码本
label = [self.characters.find(c) for c in lexicon]#解码过程，只解码一个输出列表,若解码矩阵，可分解出单个样本后进行调用
char_list = []
for i in range(len(str_index)):
if str_index[i] != 0 and (not (i > 0 and str_index[i - 1] == str_index[i])):char_list.append(characters[str_index[i]])
return ''.join(char_list)