2021年1月4日 · crnn 模型，即将 cnn 与 rnn 网络结合，共同训练。 主要用于在一定程度上实现端到端（end-to-end）地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。

2020年7月6日 · 本文深入探讨了CRNN模型在文本识别领域的应用，详细解析了其核心组件：CNN、RNN和CTC Loss的工作原理。 文章通过实例展示了CRNN的推理流程，包括图像预处理、特征提取、序列建模及CTC损失计算。 此外，提供了CRNN模型的PyTorch实现代码，并分享了在训练过程中遇到的常见问题及解决方案。 原文链接： An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition.

CRNN模型结合了CNN模型与RNN模型，CNN用于提取图像特征，RNN将CNN提取的特征进行处理得到输出，对应最终的标签。 CRNN包含三层，卷积层，循环层和转录层，由于每张图像中英文单词的长度不一致，但是经过CNN之后提取的特征长度是一定的，所以就需要一个转录层处理，得到最终结果。 该图为模型的大体结构。

文本识别分为两部分：文本定位与文本序列识别。 这个repo主要是做的后者。 这是一个基于CRNN的文本序列识别项目。 在300w+的中文数据集上训练之后,得到了0.95的精度. (整个label都预测正确才认为正确) 个人认为keras对于新手来说更好上手，但是灵活性不够。 所以自己又迁移到了pytorch上来。 基于pytorch的CRNN. Contribute to Liumihan/CRNN_pytorch development by creating an account on GitHub.

CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。

This software implements the Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN), a combination of CNN, RNN and CTC loss for image-based sequence recognition tasks, such as scene text recognition and OCR. For details, please refer to our paper http://arxiv.org/abs/1507.05717 .

Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) for image-based sequence recognition using Pytorch Topics

2024年12月10日 · crnn能够高效地提取图像特征，并结合rnn的序列建模能力，处理文字识别中的时序依赖问题，适合用于手写识别、场景文本识别等任务。 CRNN作为一种强大的模型，在处理中文字符识别时展现了其巨大潜力。

2021年9月9日 · crnn 模型，即将 cnn 与 rnn 网络结合，共同训练。 主要用于在一定程度上实现端到端（end-to-end）地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。

CRNN 是结合了 CNN +LSTM+CTC 的优势： •首先用 CNN 提取图像的卷积特征，不需要手动设计特征； •接着用 LSTM 进一步提取图像卷积特征中的序列特征. •最后引入 CTC 解决训练时候字符无法对齐的问题。 资料. • https:// arxiv.org/abs/1507.0571 7 论文