本文概述了从图像中提取文本的挑战和技术。它讨论了传统方法的局限性，例如基于规则的方法和基于统计的方法，以及深度学习方法的兴起。深度学习模型利用卷积神经网络 (CNN) 来提取图像中的特征，然后使用循环神经网络 (RNN) 对序列进行解码。本文还提到了合成数据集在训练深度学习模型中的作用，以及图像文本提取领域未来发展的潜在方向。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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