CRNN 논문 소개 및 구현

이 글은 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 논문을 소개하고, 이를 활용한 OCR(Optical Character Recognition) 기술 구현을 다룹니다. CRNN은 CNN으로 이미지에서 특징 시퀀스를 추출하고, RNN으로 이 시퀀스를 입력받아 텍스트 시퀀스를 예측하며, CTC(Connectionist Temporal Classification) loss를 사용하여 최종 텍스트로 변환하는 End-to-End 학습 가능한 신경망입니다.

특히 이미지 기반의 시퀀스 인식, 그중에서도 장면 텍스트 인식에 효과적으로 적용될 수 있음을 설명합니다. 논문의 핵심 아이디어와 네트워크 구조를 시각 자료와 함께 간략하게 소개하며, 실제 구현 가능성에 초점을 맞춥니다.