BaiXiang——【arXi2015】An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and
BaiXiang的CRNN论文阅读
1.论文题目
BaiXiang——【arXiv2015】An End-to-End Trainable Neural Network forImage-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition
2.论文思路和方法
1)问题范围： 单词识别
2)CNN层：使用标准CNN提取图像特征，利用Map-to-Sequence表示成特征向量；
3)RNN层：使用双向LSTM识别特征向量，得到每列特征的概率分布；
4)Transcription层：利用CTC和前向后向算法求解最优的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）
【BaiXiang——【arXi2015】An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and】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://arxiv.org/pdf/1507.05717v1.pdf
3)代码的下载地址：
http://mc.eistar.net/~xbai/CRNN/crnn_code.zip
5.论文细节
1)论文的框架
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2)特征提取层
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3)序列标定层
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4)翻译层
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5)网络训练
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6)实验
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7)总结
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8)问题
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