将以下这段话换做不同的方式表达出来，意思不变：“这一的模型架构比较简单而且适合长度较短并且简单的文字识别。CNN+RNN+CTC 的代表模型是 CRNN。 CNN+stacked CNN+CTC 为了减小图像背景噪音的干扰，增强文本区域的特征，在密集连接中加入了残差注意力模块[31]，又同时使用了堆叠的 CNN 捕获序列之间的上下文依赖关系。堆叠的 CNN 可以扩大感受野的大小，最后使用CTC算法获得了最后的标签序列。CNN+RNN+Attention算法是基于注意力机制的一种文本识别算法。CNN主要用于提取输入图像的特征，然后将计算得到的特征序列作为Encoder-Decoder模型的输入，Encoder 通常可以选择LSTM 对输出的特征序列进行编码，Decoder加入Attention进行标签解码,最后输出一个标签序列。”

这个模型架构比较简单，适合用于识别长度较短、简单的文字。其中，CRNN 是CNN+RNN+CTC 的代表模型。而 CNN+stacked CNN+CTC 则是为了减小图像背景噪音的干扰，增强文本区域的特征，在密集连接中加入了残差注意力模块[31]，同时使用了堆叠的 CNN 捕获序列之间的上下文依赖关系。堆叠的 CNN 可以扩大感受野的大小，最后使用 CTC 算法获得了最后的标签序列。而 CNN+RNN+Attention 算法则是一种基于注意力机制的文本识别算法。其中，CNN 主要用于提取输入图像的特征，然后将计算得到的特征序列作为 Encoder-Decoder 模型的输入。Encoder 通常可以选择 LSTM 对输出的特征序列进行编码，而 Decoder 则加入 Attention 进行标签解码，最后输出一个标签序列。