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基于深度学习的端到端场景文本识别方法研究

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基于深度学习的端到端场景文本识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第一章 绪论第14-23页
  1.1 研究背景及意义第14-16页
  1.2 国内外研究现状第16-20页
    1.2.1 场景文字识别的困难第16-18页
    1.2.2 国内外研究现状第18-19页
    1.2.3 深度学习研究现状第19-20页
  1.3 本文的主要工作与结构安排第20-23页
第二章 基于深度学习的场景文本识别基础和理论第23-43页
  2.1 场景文本识别技术基础第23-27页
    2.1.1 基于传统方法的场景文本识别第23-25页
    2.1.2 基于CNN的场景文本识别第25-26页
    2.1.3 基于RNN的场景文本识别第26-27页
  2.2 深度学习相关理论第27-42页
    2.2.1 卷积神经网络第27-34页
    2.2.2 递归神经网络第34-37页
    2.2.3 连续时序分类第37-42页
  2.3 本章小结第42-43页
第三章 基于Encoder-Decoder框架的场景文本识别第43-65页
  3.1 网络模型设计第43-54页
    3.1.1 网络模型整体结构第43-44页
    3.1.2 基于可变形卷积的深度特征提取网络第44-50页
    3.1.3 基于改进型注意力机制的解码网络第50-53页
    3.1.4 基于语言模型的集束搜索后处理第53-54页
  3.2 自然场景复杂文本图像数据的增广方法第54-59页
    3.2.1 概述第54页
    3.2.2 改进的样本合成的方法第54-59页
  3.3 实验结果与分析第59-64页
    3.3.1 实验环境第59页
    3.3.2 识别度量准则第59-60页
    3.3.3 变形卷积层数对模型识别率的影响第60-61页
    3.3.4 不同卷积层对识别模型识别率的影响第61页
    3.3.5 改进型注意力机制与标准注意力机制对比第61-62页
    3.3.6 基于语言模型的集束搜索后处理试验结果第62-63页
    3.3.7 本文识别模型与其他识别模型的识别结果对比第63-64页
  3.4 本章小结第64-65页
第四章 基于二维递归网络的场景文本识别第65-75页
  4.1 基于二维递归网络的编码解码网络第66-70页
    4.1.1 多维递归网络基础第66-67页
    4.1.2 二维递归网络模型设计第67-69页
    4.1.3 基于二维递归网络编码解码网络第69-70页
  4.2 基于二维递归网络的场景文本识别第70-71页
  4.3 实验结果与分析第71-74页
    4.3.1 二维递归网络结构与一维递归网络结构的识别对比第71-73页
    4.3.2 本文方法与其他基于二维递归网络模型识别方法的对比第73-74页
  4.4 本章小结第74-75页
第五章 总结与展望第75-77页
  5.1 总结第75-76页
  5.2 展望第76-77页
参考文献第77-83页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第83-84页
致谢第84-85页
附件第85页

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