静止画像処理におけるRNNの最適な設計方法は、主に「Separable RNN（SRNN）」と「Weight-Shared Bidirectional RNN（WS-BiRNN）」の導入に基づいています。SRNNは、画像の2次元入力を処理するために、1次元のRNNをx軸とy軸に分けて適用する手法です。このアプローチにより、画像の各行と列に対して独立にRNNを適用し、効率的に情報を処理できます。さらに、WS-BiRNNは、双方向のRNNを用いることで、入力シーケンスの前後両方から情報を取得し、より豊かな特徴表現を可能にします。これにより、RNNはCNNに比べて少ないパラメータで大きな受容野を持つことができ、リソース制約のあるエッジデバイスにおいても有効な選択肢となります。