CTPN/CRNN的OCR自然场景文字识别理解（二）

技术标签： crnn

CRNN 1) 端到端可训练（把CNN和RNN联合训练） 2) 任意长度的输入（图像宽度任意，单词长度任意） 3) 训练集无需有字符的标定 4) 带字典和不带字典的库（样本）都可以使用 5) 性能好，而且模型小（参数少）网络结构架构包括三部分： 1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列； 2) 循环层，预测每一帧的标签分布； 3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。在CRNN的底部，卷...

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《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its...》论文阅读之CRNN

它的泛化性。 CRNN 1) 端到端可训练（把CNN和RNN联合训练） 2) 任意长度的输入（图像宽度任意，单词长度任意） 3) 训练集无需有字符的标定 4) 带字典和不带字典的库（样本）都可以使用 5) 性能好，而且模型小（参数少）整体流程： CNN+BiLSTM+CTC 网络结构架构包括三部分： 1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列； 2) 循环层，预测每一帧的标签分布； 3) 转录层

场景文字序列识别的端到端神经网络

向算法求解最优的label序列； 3.亮点和创新点 1) 端到端可训练（把CNN和RNN联合训练） 2) 任意长度的输入（图像宽度任意，单词长度任意） 3) 训练集无需有字符的标定 4) 带字典和不带字典的库（样本）都可以使用 5) 性能好，而且模型小（参数少） 4. 相关链接 1) 白翔的个人主页：http://mc.eistar.net/~xbai/ 2) 论文的下载地址：https

论文阅读：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application

进行联合训练。图1。网络架构。架构包括三部分：卷积层，从输入图像中提取特征序列；循环层，预测每一帧的标签分布；转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。 2.1 特征序列提取在CRNN模型...多，占用更少的存储空间。 2 提出的网络架构如图1所示，CRNN的网络架构由三部分组成，包括卷积层，循环层和转录层，从底向上。在CRNN的底部，卷积层自动从每个输入图像中提取特征序列；在卷积网络之上

CRNN 论文翻译

转录层，从底向上。图1 网络架构。架构包括三部分：1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列；2) 循环层，预测每一帧的标签分布；3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。在CRNN的底部，卷积层自动从每个输入图像中提取特征序列。在卷积网络之上，构建了一个循环网络，用于对卷积层输出的特征序列的每一帧进行预测。采用CRNN顶部的转录层将循环层的每帧预测转化为标签序列。虽然CRNN由不同类型的

CRNN论文笔记

层和循环层之间的映射，方便进行训练。 3. 生成每一帧的预测该部分是使用LSTM层进行实现的 4. 预测转录这一部分使用了CTC里面定义的条件概率，在制作训练集标签时并不需求文本序列在标签中的位置...部分组成的：卷积层、循环层、转录层。这三个部分的作用为，卷积对图像进行卷积操作提取出图像的深层特征；循环层产生特征序列每一帧的预测值；转录层将循环层生成的帧预测序列转换为标签序列。 2. 特征序列提取

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