[阅读笔记] Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild

1. 简介
2. 方法介绍
- 2.1 Recursive Convolution
- 2.2 RNNs for character-level language modeling
3. 总结

1. 简介

论文提出了 \(R^2AM\) 模型用来在自然图片中的OCR。
主要有三个贡献:

i. 用recursive cnn 来用同样多的参数却增加了网络的层数，即增加了特征提取能力。
ii. 用RNN来model character-level language。
iii. 用 soft-attention来选择更好的特征组合，并且可以end-to-end的backpropagation训练。

Read more 2017/9/24 posted in paper reading deep learning

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