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CRNN卷积层由标准的CNN模型中的卷积层和最大池化层组成，自动提取出输入图像的特征序列。与普通CNN网络不同的是，CRNN在训练之前，先把输入图像缩放到相同高度（图像宽度维持原样），论文中使用的高度值是32。
论文研读系列汇总：1.AlexNet论文研读2.VGG论文研读3.GoogLeNet论文研读4.FasterRCNN论文研读5.ResNet论文研读6.SENet论文研读7.CTPN论文研读8.CRNN论文研读基本信息：题目：AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSe...
CRNN论文笔记论文主要创新点提出卷积循环神经网络（CRNN），组合DCNN和RNN，其网络架构设计专门用于识别图像中的类序列对象。CRNN与传统神经网络模型相比具有一些独特的优点：1
把crnn论文论文中的自定义cnn网络，换成resnet，但是resnet是缩小32倍，所以要拉长一些，到512。首先是：样本集是1000万(50万张，置信度单字95%+)100万真实+100万常用字（造）+200万数字时间英文（造）+600万其他汉字（造）大概需要3-4天
DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—训练过程.一个座的程序猿2021-10-314浏览量.简介：DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长…
CRNN卷积层由标准的CNN模型中的卷积层和最大池化层组成，自动提取出输入图像的特征序列。与普通CNN网络不同的是，CRNN在训练之前，先把输入图像缩放到相同高度（图像宽度维持原样），论文中使用的高度值是32。
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