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RVAFM: Reparameterized Vertical Attention Fusion Module for Handwritten Paragraph Text Recognition
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的重参数化垂直注意融合模块（RVAFM），旨在提高手写段落文本识别的效率。该模块在训练时采用多分支结构，推理时转换为单分支，最终在IAM测试集上实现了4.44%的字符错误率和14.37%的单词错误率，同时推理速度也有所提升。
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关键要点
- 提出了一种新的重参数化垂直注意融合模块（RVAFM）以提高手写段落文本识别的效率。
- RVAFM在训练阶段采用多分支结构以提高学习效果，推理阶段转换为单分支结构以加快处理速度。
- 在IAM测试集上，RVAFM实现了4.44%的字符错误率和14.37%的单词错误率。
- RVAFM的推理速度相比于VAN有所提升。
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