针对复杂自然场景中文本识别精确度不高的问题,提出了采用STN的文本修正与改进CRNN的文本识别方法,并设计了ResCRNN文本识别模型。通过采取性能更好的残差网络Resnet50提取更为复杂的序列信息,运用新设计的CTC损失函数进行训练。实验结果表明,将STN文本修正网络与ResCRNN模型相结合,即可形成了一个端到端的文本修正与识别模式,在该模式下能有效地提高文本识别的精度与效率。
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