深度残差端到端文本识别网络：提升识别准确率与稳定性

本文主要探讨的是"基于残差连接的改进端到端文本识别网络结构"。针对现有文本识别网络在深度不足导致识别精度不高的问题，研究人员提出了一种创新的解决方案。该方法的核心在于利用残差模块增强网络深度，以提升网络对文本图像的表征能力。通过将文本视为序列，残差模块将文本逐列转换为特征向量，然后输入到循环层中，这不仅增加了网络的容量，还能更好地捕捉文本信息。 残差模块的另一个关键贡献是采用了堆叠层来学习残差映射，这有助于在网络层数增加时提高网络的收敛性，避免了过深网络可能出现的梯度消失问题。循环层则引入了长短时记忆网络，用于处理文本序列间的上下文信息，有效解决了长序列训练中的困难。通过这种方式，模型能够识别任意长度的文本，并且具有更好的稳定性，即使在存在噪声的环境下也能保持较高的识别性能。 实验部分，研究者在多个标准测试数据集，如ICDAR2003、ICDAR2013、SVT和IIIT5K上，对提出的算法进行了严格的对比分析。结果表明，相较于传统算法，基于残差连接的改进端到端文本识别网络结构在场景文本识别的准确率上有了显著提升，证明了该结构的有效性和优越性。整个研究不仅关注理论创新，还通过实际测试验证了新技术的实际应用价值。 总结来说，这篇文章重点介绍了如何通过残差连接优化端到端文本识别网络，从而提高识别准确率，适应不同长度文本的处理，并在实际测试中展示了其在复杂环境中的鲁棒性。这项工作对于提高文本识别系统的性能和广泛应用于实际场景具有重要意义。