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一种新颖的神经网络模型，其网络架构设计专门用于识别图像中的类序列对象。所提出的神经网络模型被称为卷积循环神经网络（CRNN），因为它是 DCNN 和 RNN 的组合。对于类序列对象，CRNN 与传统神经网络模型相比具有一些独特的优点：

可以直接从序列标签（例如单词）学习，不需要详细的标注（例如字符）；

直接从图像数据学习信息表示时具有与 DCNN 相同的性质，既不需要手工特征也不需要预处理步骤，包括二值化/分割，组件定位等；

具有与 RNN 相同的性质，能够产生一系列标签；

对类序列对象的长度无约束，只需要在训练阶段和测试阶段对高度进行归一化；

与现有技术相比，它在场景文本（字识别）上获得更好或更具竞争力的表现。

它比标准 DCNN 模型包含的参数要少得多，占用更少的存储空间。

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