【ocr：end to end】ASTER ：An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification

文中需要学习的知识点：Sequence to Sequence Learning with Neural Networkssequence to sequence model小记Beam Search Algorithm理解LSTM（通俗易懂版）Thin Plate Spline(薄板样条函数)薄板样条函数(Thin plate splines)的讨论与分析Posit...

猫猫与橙子

414人浏览 · 2020-04-16 14:56:50

猫猫与橙子 · 2020-04-16 14:56:50 发布

最近从目标检测和分类转到了做OCR，什么都不太懂，只能一点一点的去理解：

文中需要学习的知识点：

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

sequence to sequence model小记

Beam Search Algorithm

理解LSTM（通俗易懂版）

Thin Plate Spline (薄板样条函数)

薄板样条函数(Thin plate splines)的讨论与分析

Position Embedding

什么是Attention

文中提到的论文：

1.《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》，即CRNN网络；

2.《spatial transformer networks》，解释了什么是STN；

3.《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》，能做到focus和这个目标最相关的输入；

4.《Attention-based models for speech recognition》，介绍了Attention在语音识别中的应用；

别人对该文章的理解:

ASTER_An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification

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