Vi presenterar rekursiva återkommande neurala nätverk med uppmärksamhet modellering (R 2 AM) för lexikonfri optisk karaktärsigenkänning i naturliga scenbilder. De främsta fördelarna med den föreslagna metoden är: 1) användning av rekursiva konvolutionella neurala nätverk (CNN), som möjliggör parametriskt effektiv bildfunktionsextraktion; 2) en implicit inlärd tecken-nivå språkmodell, förkroppsligad i ett återkommande neuralt nätverk som undviker behovet av att använda N-gram; och 3) användning av en mjuk-attention mekanism, vilket gör det möjligt för modellen att selektivt utnyttja bildfunktioner på ett samordnat sätt, och möjliggör en end-to-end utbildning inom en standard backpropagation ram. Vi validerar vår metod med toppmodern prestanda på utmanande referensdatauppsättningar: Street View Text, IIIT5k, ICDAR och Synth90k.
I REF, ett återkommande nätverk med uppmärksamhet mekanism byggdes för att avkoda funktionen sekvens och förutsäga etiketter återkommande. )
Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}