【摘 要】
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提出了基于残差网络和注意力机制的LRAM(LSTM with ResNet and attention model)模型,在模型中引入残差模块(ResNet),加快了网络的收敛速度,降低了网络训练难度;引入注意力机
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,优酷信息技术（北京）有限公司视频算法组
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61370195,U1536121)
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提出了基于残差网络和注意力机制的LRAM(LSTM with ResNet and attention model)模型,在模型中引入残差模块(ResNet),加快了网络的收敛速度,降低了网络训练难度;引入注意力机制(AM),实现了不同序列对当前文本识别的权重分配,提高文本识别的准确率.通过在Synth90K,Street View Text和ICDAR等数据集测试结果,与已存在的模型相比,LRAM性能超过现存其他网络模型.
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