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计算机视觉中RNN应用于目标检测

1、我们都知道RNN在手写和语音识别方面有着很好的表现，但是近来也有一些学者试图将它应用到计算机视觉中，这就是所谓的基于RNN的图像分割方法。

2、2)熟悉医学影像分析方法，在分类、分割、检测、图像生成、降噪、检索等算法领域有研究成果或行业经验。

3、循环神经网络（RNN）是目前深度学习最有前景的工具之一，它解决了传统神经网络不能共享从数据中共享位置的特征的问题。目前，RNN已经有了不少有意思的应用：语音识别 ：输入的语音数据，生成相应的语音文本信息。

4、作为计算机视觉领域的基础性任务，图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑，其目标是将不同的图像划分到不同的类别，并实现最小的分类误差。经过近30年的研究，图像分类已经成功应用至社会生活的方方面面。

5、文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。这里主要介绍下Tian提出算法CTPN，其算法框架如下图。主要思路是将文本行识别看做一个序列识别问题，不同于一般的目标检测问题，引入RNN来利用上下文的信息。

相关问答

Q1: RNN和LSTM

1、与传统 RNN 相比，LSTM 的主要优势之一是它们能够处理长期依赖关系。在传统的RNN中，给定时间步的隐藏状态通常是前一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入的函数。

2、RNN的关键是利用历史信息来帮助当前的决策，但是不幸的是，随着序列长度的增加，RNN无法有效的利用历史信息。于是有了一种特殊的RNN——LSTM，能够学习长的依赖关系，LSTM是为了避免长依赖问题而精心设计的。

3、LSTM相比RNN hidden status还引入了细胞状态来记录信息。

4、所有的RNN都有不断重复网络本身的链式形式。在标准的RNN中，这个重复复制的模块只有一个非常简单的结果。

5、SRU单元是RNN模型的基础单元，它的作用与QRNN单元类似，也是对LSTM单元在速度方面进行了提升。LSTM单元必须要将样本按照序列顺序一个个地进行运算，才能够输出结果。

6、GRU是在LSTM上进行简化而得到的，GRU的网络结构如下所示：Zt代表更新门，更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门，它能决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。 Rt代表重置门，重置门用于决定丢弃先前信息的程度。

Q2: 传说中的RNN到底是何方神圣?(后附作者及相关信息)

假设你已经知道最基本的人工神经网络模型(也就是全连接的前馈神经网络)，那么希望本文可以帮助你理解RNN，也就是传说中的循环神经网络。严格来说，本文是综合了(或翻译了)网上若干最容易理解、写得最棒的文章而成的。

每一层卷积后用RNN(类似一种cnn，只不过权重共享)，在参数较少的情况下，让网络的层数更深，每层获取的context信息更丰富，用cuda-convenet实现，文章借鉴意义不大，从引用量上就可以看出。

就是一个给长度聚类，对于framework的要求很低。RNN的bucketing其实是一个很好的例子：在深度学习的算法实现上，数学是一部分，工程是另一部分。好的实现，都是在数学的优雅和工程的效率之间寻找一个最优折衷的过程。

而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。

引入word2vec在大规模语料集上进行训练，获得具有更好语义信息的词向量表示，替代基于Tfidf等传统的统计特征。随后在TextCnn、TextRnn等深度学习算法进行更新迭代，尽管得到数字指标的提高，但是对于实际业务的帮助还是不足。

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