資料介紹
針對已有文本識別網絡由于深度不夠而識別準確率較低的問題,文中提岀一種改進的端到端文本識別網絡結構。首先,將文本作為序列,采用殘差模塊將文本按列切分成特征向量輸入循環層。這種殘差結枃増加了卷積網絡的深度,使網絡保持對文本圖像的最佳表征能力,實現對文本信息的捕捉。另一方面,殘差模塊采用堆疊層來學習殘差映射,在層數加深的情況下提高了網絡的收斂性。然后,采用循環層對這些文本特征序列進行上下文建模,并把建模結果輸入 Softmanⅹ層以獲得序列對應標簽的預測,實現了對任意長度文本的識別。循環層使用長短時記憶網絡學習文本之間的依賴關系,解決長序列訓練過程中的“梯度消失”問題。最后,通過最優路徑方法進行文本標簽轉錄。該方法找到一條路徑使其概率最大,并輸岀這條路徑對應的序列為最優序列。改進的文本識別網絡結構増加了深度,提高了文本圖像的特征描述能力和在噪聲下的穩定性。在多個測試數據集( ICDAR2003, ICDAR2013,SVT和ⅢT5K)上將所提算法與已有典型算法進行實驗對比分析,結果表明該網絡結構能夠得到更高的場景文本識別準確率,驗證了其有效性。
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