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根据近期的一些paper总结一下，说的不对请多指正。GeneralOCR一般包含两步:1.detection-->找到包含文字的区域(proposal);2.classification-->识别区域中的文字。先说detectionmodels,近两年比较热门的objectdetectionmodel有faster-rcnn(https://arxiv.org...
而目前OCR的常见算法模型则迭代的比较迅速，包括文字检测领域的2016ECCV乔宇老师团队的CTPN，2017CVPR的EAST和Seglink，感兴趣可以看论文继续了解。文字识别近两年则没有太大进展，有两种传统方法，一种是CNN+RNN+CTC，白翔老师团队的CRNN写的比较清楚，还有一种是CNN+RNN基于Attention的方法。
CVPR2020最全整理：论文汇总/代码/项目/论文解读（更新中）【计算机视觉】,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
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老规矩，还是在每一年的最后一天总结今年以及展望明年。回首2018，经历的东西特别多，视野也开阔了不少，可以说，2018是丰收的一年。如果用三个关键词来描述我的2018，那无疑是：OCR、实习和秋招。
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[OCR论文笔记]CRNN论文笔记发布于2020-10-23·4534次播放赞同2添加评论分享收藏喜欢论文深度学习(DeepLearning)人工智能OCR(光学...
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浅谈OCR技术的发展和应用
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