STAR-Net: A SpaTial Attention Residue Network for Scene Text Recognition 论文阅读

创新点：

面向不规则文字的空间注意力机制

算法：

1. Localisation Network:

   学习一个投影矩阵

2. Sampler：

   调用学习到的投影矩阵

3. Interpolator

   把转换的点插值到正常grid

4. 残差网络与CTC

   看样子为成熟算法

重点：localisation 的计算过程

没看出来attention机制在哪里体现。计算

思考：

1. 用神经网络的方式学习成熟算法中经验部分
2. 成熟算法存在使用限制，例如本文的仿射投影，出发点在于自然图像的角度投影变换，保证平行性与平直性，但是目标为非自然艺术字体，其变换结果并不应该由仿射变换的方式得出。