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針對已有文本識別網絡由于深度不夠而識別準確率較低的問題，文中提岀一種改進的端到端文本識別網絡結構。首先，將文本作為序列，采用殘差模塊將文本按列切分成特征向量輸入循環層。這種殘差結枃増加了卷積網絡的深度，使網絡保持對文本圖像的最佳表征能力，實現對文本信息的捕捉。另一方面，殘差模塊采用堆疊層來學習殘差映射，在層數加深的情況下提高了網絡的收斂性。然后，采用循環層對這些文本特征序列進行上下文建模，并把建模結果輸入 Softmanⅹ層以獲得序列對應標簽的預測，實現了對任意長度文本的識別。循環層使用長短時記憶網絡學習文本之間的依賴關系，解決長序列訓練過程中的“梯度消失”問題。最后，通過最優路徑方法進行文本標簽轉錄。該方法找到一條路徑使其概率最大，并輸岀這條路徑對應的序列為最優序列。改進的文本識別網絡結構増加了深度，提高了文本圖像的特征描述能力和在噪聲下的穩定性。在多個測試數據集（ ICDAR2003， ICDAR2013，SVT和ⅢT5K）上將所提算法與已有典型算法進行實驗對比分析，結果表明該網絡結構能夠得到更高的場景文本識別準確率，驗證了其有效性。
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