RNN如何从图像中提取特征

Question

嘿，我目前正在撰写论文，该论文旨在为乌尔都语构建OCR。我有文字，写在图像上。在CNN中，我知道有卷积和池化层可以学习模式或（提取特征）。我对RNN的了解是它学习序列。我想问一下RNN如何提取特征才能知道，图像中有什么？

Answer 1

RNN网络使用随时间更新的隐藏层。根据减少的误差（或损失）进行采样并预测下一个采样。 LSTM是一种RNN，可以克服忘记长期依赖的问题。可能是这种类型，可能对您的论文有用。

Answer 2

RNN 在训练阶段基本上需要一些功能和标签来学习数据中的序列。在数字数据没有问题的情况下，我们只需将数据集分为特征（X）和目标值（Y）。但是对于图像数据，我们使用CNN和RNN（ CNN-RNN ）的组合。在RNN层（ LSTM或GRU ）的顶部，卷积层用于从图像中提取特征，然后将这些特征馈送到RNN层。