BanglaNet：使用卷积神经网络集成的孟加拉手写字符识别
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于多个卷积神经网络的集成模型 BanglaNet 被提出用于分类孟加拉基本字符、复合字符、数字和修饰符。在多个数据集上进行的严格实验表明，相比于最近的基于卷积神经网络的研究，该模型获得了显著的识别准确率。
本文提出了一种基于CNN-BiLSTM系统的英文手写体识别解决方案，通过在公共IAM数据集上评估发现，采用CTC层的CNN-BiLSTM网络能够达到较低的错误率。同时，通过旋转和平移变换的测试时间增强方式，可以提高难识别情况下的识别率。此外，还对IAM数据集上的误差进行了分析，并提供了源代码以促进进一步的研究。
