请问在OCR方面caffe有没有什么比较好的网络模型？
请问在OCR方面caffe有没有什么比较好的网络模型？尤其是手写体的识别？谢谢！
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betas - 半路出家
赞同来自: 辛淼 、OpenAI
如果能够分割好图，对分割的图，用一般图片识别的CNN模型就行了，网络的深度也不用很深。
如果你不想分割图，直接end-to-end，可以看看google街景识别门牌号算法[2]，最近貌似用RNN的paper比较多，而且我之前面过某家做OCR的公司，面试官说他们最近尝试用lstm[3]，效果还不错。
Reference：
[1]lenet. http://yann.lecun.com/exdb/lenet/
[2] Ian J. Goodfellow, Yaroslav Bulatov, Julian Ibarz, Sacha Arnoud, Vinay Shet. Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks. http://arxiv.org/abs/1312.6082v2
[3] Sahu, Devendra Kumar; Sukhwani, Mohak.Target-Dependent Sentiment Classification with Long Short Term Memory. http://arxiv.org/abs/1511.04176
希望我的回答对你有帮助。
ps.
不是做这个的，有搞这个可以review一下这个答案。
辛淼 - CaffeCN社区创始人。北航PhD，目前在哈佛大学工作。
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参考文献：
High Performance Offline Handwritten Chinese Character Recognition Using GoogLeNet and Feature Maps
源码：
github: https://github.com/zhongzhuoyao/HCCR-GoogLeNet
shuokay
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