出自文章，Scene Text Recognition with Sliding Convolutional Character Models
方法优势：
（1）相对于基于先分割再识别的方法，该方法避免了复杂的字符分割过程。
（2）避免了rnn训练过程中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使得训练过程比较容易
（3）相对于基于单词识别的方法，该基于字符识别的方法可以识别基于单词的方法不能识别的单词
（4）识别过程可以高度并行化
整体识别流程图：
首先对输入图片进行overlap型的滑动窗口扫描（英文：步长step为4，窗口大小为32*32，中文：步长step为8，窗口大小为32*40）。并且将整个的输入图片按照窗口大小切割出来。然后将所有切割出的图片按照batch方向输入神经网络。神经网络会输出分类后的结果。然后Transcription Layer将这些分类结果按照顺序合并起来，然后送入CTC中。CTC会预测出最终的识别结果。
网络结构：
其中，k，s，p分别代表卷积核大小，滑动步长，padding大小
和crnn的对比：
crnn是白翔老师的那篇文章。和这篇文章有异曲同工之处。
（1）crnn整体结构为CNN+RNN+CTC的结构，这篇Sliding Convolution结构为CNN+CTC结构。（2）Sliding Convolution文章对于输入的图片做了切割，然后切割好的图片可以跑batch，然后得出每个分割图片的识别结果。而crnn是一行文字图片直接输入，从处理时间上看，没有Sliding Convolution更加效率。
（2）Sliding Convolution文章的结构使用了全连接层，输入图片大小被固定为32*32。而crnn只保证高度为32，输入宽度不受限制。
自己的一些想法：
（1）Sliding Convolution文章的网络结构，最后的2个全连接层可以换为1*1卷积层，或者RNN。
（2）通过Sliding Convolution文章中跑batch的思想，对于crnn，也可以将输入图片平均切分成几份。然后走batch。注意这里只走cnn的batch。cnn跑完后，做一个batch方向的concat。然后输入rnn+ctc。同样可以实现batch思想的加速。同时对训练过程不会有影响，还是使用原始的训练就可以，而测试程序，只需要再cnn之后加个concat操作既可。
这里我自己修改的程序是使用的reshape操作实现的。由于我这里是对输入图片平均切分的。所以切的份数太多，识别效果会有影响。切的份数越多加速越明显，但是加速比不是很明显。只有微量的加速。
CTC基础建议看这篇：