基于深度学习的文字识别模型有哪些

基于深度学习的文字识别模型有很多，以下列举几个比较常用的：

1. CNN-LSTM-CTC：这是一种基于卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和连接时序分类器（CTC）的模型，用于场景文字识别。该模型可以自适应不同长度的输入序列，并且可以处理不规则的文本行。

2. CRNN：这是一种基于卷积神经网络和循环神经网络的模型，用于文本识别和OCR。CRNN将图像块作为输入，同时利用CNN提取图像特征和LSTM建立上下文信息，最后使用CTC进行序列转录。

3. Attention-based OCR：这种模型利用注意力机制来解决OCR中的序列对齐问题。该模型可以自适应输入序列长度，同时可以处理不规则的文本行。

4. EAST：这是一种基于深度学习的文本检测模型，可以检测出图像中的文本区域。EAST使用了一个神经网络来预测文本区域的位置和形状，然后利用非极大值抑制（NMS）来合并邻近的文本区域。

5. TPS-ResNet-BiLSTM-Attn：这是一种基于深度学习的场景文字识别模型，它结合了空间变换器网络（TPS）、残差网络（ResNet）、双向LSTM和注意力机制。该模型可以自适应输入序列长度，并且可以处理不规则的文本行。

以上是一些常用的基于深度学习的文字识别模型，当然还有很多其他的模型，每种模型适用于不同的场景和任务。