写篇文章理一理。
最近在搞文字识别，算是第一个比较正式的深度学习项目，连带看了一些文章。混淆了好多次。先记下目前对深度学习的一些理解。
首先是特征提取器。
目前深度学习应用在CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理）领域。
CV领域的特征提取器主要是CNN的各种变体。例如vgg，resnet，inceptionnet，mobilenet 之类的。别的不太清楚了。vgg没怎么看，resnet主要是残差连接模块能让网络更深。以前网络深的话就会引起梯度爆炸和梯度消失，为了解决这个问题之前也搞过归一化和relu之类的办法。现在再加上resnet效果更好一些。inceptionnet也没怎么看。mobilenet里面有很多一维的卷积，看过但是忘了，主要是轻便的一个网络，效果也不错，但还比不上resnet。
CV处理的问题大概就是 图像分类，目标检测，图像分割。而这些问题的解决通常是CNN的一些变体提取特征然后再加上一些自己设计的结构，就像处理结构型数据，不过那种数据是特征已经有了，当然也可以基于已有的特征继续提取新特征，而所谓的线性模型，log模型之类的就可以看做深度学习里设计的结构。比如FPN融合特征，字符级特征，单词级特征，全局特征融合之类的。图像分类任务我只弄过Alexnet，其余的不太了解; 目标检测任务主要有一个yolo系列和mask-crnn系列。maskcrnn后面又有fastercrnn等，然后一个指标就看iou之类的。当时看一个textfusenet的网络用到了fastercrnn的一部分。图像分割里面，语义分割的话我知道一个Unet,FCN，还有一些别的但是忘了，当时有个小伙伴想用我的卡打比赛，帮他调参的时候看了一下，到时候接触了具体的项目再看吧。
NLP的特征提取器一开始主要是RNN的各种变体，例如LSTM，用循环网络的原因主要是处理的数据是语言嘛，自然前后文有紧密关系。这么看的话其实RNN可以用于任何序列数据集，例如音频之类的，貌似已经有些研究，不太了解。而之前的传统的处理序列的方法我就只知道ARMA模型。群里有个小伙伴理解马尔科夫链是RNN的前身，这个我可以再想想。这样就把以前学过的统计学的东西和深度学习串起来了，哈哈。
后来又有了transformer。transformer不能说是专门的NLP的特征处理器。他主要是基于一个注意力机制。由于他一开始有一个位置编码，如果把图像的像素坐标能够合适的编码，那也可以处理图像。但是他处理的数据我感觉没有变化，都是序列和矩阵，但这个思想是独一的，所以我个人感觉把它和RNN,CNN放在一起有点不太合适。他也有很多变体，但我目前还没详细看。
当然，有一些任务都是多个领域的算法都要用的。比如我这个文字识别这块。首先要有一个文字检测确定位置，那目前常用的用的就是DBnet，然后就要矫正一下，因为文字有可能是歪的，用的有仿射变换，透视变换，TPS变换等等。然后就是识别，识别的话，一开始CNN提取特征，然后LSTM ，这个就是最简单的 CRNN了，NLP的任务貌似一般都是以编码解码器(seq2seq)的结构去做的，这里也采用了这个结构。其中CNN是编码器，RNN是解码器。后续改进的网络都是这个结构，只是把CNN改善一下成resnet或者把RNN改善一下加个注意力机制之类的。我一开始用的是ASTER，他是一个包含了矫正和识别的网络，矫正用的是TPS+STN 识别一开始也是resnet，然后是解码器，用了注意力机制，束搜索之类的。后续加入transformer的改进貌似都是把RNN部分换成transformer，CNN部分都没怎么变的感觉。
最近看到了TrOCR，用的是DEIT/BEIT和BERT。可以瞅瞅。
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