2021年1月4日 · 本文详细介绍了CRNN（卷积循环神经网络）在OCR（光学字符识别）中的应用，包括CRNN的网络结构，如CNN、Map-to-Sequence、RNN（特别是双向LSTM）和CTC Loss。 CRNN通过端到端的方式处理不定长序列，解决了深度学习文本识别中的对齐问题。

1、CRNN 介绍. 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。 图来自文章：一文读懂CRNN+CTC文字识别

This is a Pytorch implementation of a Deep Neural Network for scene text recognition. It is based on the paper "An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition (2016), Baoguang Shi et al.". Blog article with more info: https://ycc.idv.tw/crnn-ctc.html.

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。

2019年11月2日 · 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。 整个CRNN网络结构包含三部分，从下到上依次为： CTC loss（转录层），使用 CTC 损失，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。 端到端 OCR 的难点在哪儿呢？ 在于怎么处理不定长序列 对齐问题！ CRNN OCR其实是借用了 …

This software implements the Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) in pytorch. Origin software could be found in crnn. A demo program can be found in demo.py. Before running …

crnn+ctc总结. 这篇文章的核心，就是将cnn/lstm/ctc三种方法结合： 首先cnn提取图像卷积特征; 然后lstm进一步提取图像卷积特征中的序列特征; 最后引入ctc解决训练时字符无法对齐的问题; 即提供了一种end2end文字图片识别算法，也算是方向的简单入门。 特别说明

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 .

2020年11月17日 · 由于该神经网络是dcnn和rnn的结合，因此将该神经网络模型命名为卷积递归神经网络(crnn)。 对于类序列对象，CRNN与传统的神经网络模型相比，有几个明显的优势:

2021年4月17日 · CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，是一种卷积循环神经网络结构，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。 整个CRNN网络结构包含三部分，从下到上依次为： CTC loss（转录层），使用 CTC 损失，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。 卷积层的结构图：