为何CNN模型无需字符分割即可识别图像中的字符？

你贴出的CNN网络结构参考：

你测试的可被模型准确识别的目标图像参考：

模型能在完全不做人工文本分割的前提下准确识别图中内容，本质不是偶然，是CNN本身的设计逻辑决定的，核心原因如下：

• 卷积网络自带层级化的特征自动聚合机制，根本不需要走传统CV流程“先分割、再识别”的老路。底层卷积核会自主捕捉图像里的边缘、笔画、线条这类最基础的视觉特征，中层卷积会把零散的基础特征拼接成一个个能对应字符的结构片段，到了高层卷积，这些片段会被进一步整合为完整的文本语义单元，整个特征提取流程完全是网络自适应完成的，压根不存在“必须先把单个字、单个文本块切出来才能识别”的硬性要求。
• 随着卷积层不断堆叠，网络的感受野会逐步扩大，再配合池化层的下采样效果，深层特征图上的每个响应点，能覆盖的输入图像范围会越来越大。哪怕你喂给网络的是一整张没有切割的大图，网络也能顺着特征维度把不同空间位置的文本关联起来，根本不需要人为把文本从背景里抠出来。
• 训练阶段网络会自然学到位置不变性的特征表征，自动降低无关背景的干扰权重。只要你的训练集里包含了和测试图差不多的字体风格、文本排布、背景样式，模型就会自动把注意力对应的特征权重集中在文本区域——很多人觉得OCR必须先做字符分割，其实是被传统CV的老流程固化了认知，放到端到端CNN的训练逻辑里，“分割”这个动作已经被网络内化到特征提取的过程里了，根本不需要人在前置环节手动做。
• 只要你搭建的网络输出层是匹配文本序列的标注逻辑设计的，哪怕输入是完全没切分的整图，网络也能直接输出对应的文本结果，不会因为没有人工分割步骤就卡壳。你碰到的这种“不做分割也能识别”的现象，本身就是端到端CNN比传统CV流程好用的核心体现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TAM