CRNN OCR与attention OCR

CRNN OCR和Attention OCR都是用于文本识别（OCR）的深度学习模型。

CRNN OCR是一种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型。它采用CNN提取图像特征，并使用RNN进行序列建模。CRNN OCR的优点是可以处理不同长度的字符序列，但缺点是在处理长序列时可能会出现梯度消失问题。

Attention OCR是一种基于注意力机制的模型。它与CRNN OCR不同，它不需要将图像转换为固定长度的向量。相反，它使用一种称为注意力机制的技术，动态地选择图像中与当前字符最相关的区域进行识别。这种模型可以处理不同长度的字符序列，并且在处理长序列时不会出现梯度消失问题。

总的来说，Attention OCR相对于CRNN OCR具有更好的准确性和可扩展性，但训练和计算成本也更高。选择哪种模型取决于具体应用场景和需求。