计算机视觉

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域进行竞赛总结，本文为第二篇，主要介绍图像分割领域知识，分别从概述、开源框架、模型选择、常用Tricks等方面展开介绍.

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，每章将分别从最新方法、开源框架、数据、模型、常用Tricks等方面展开介绍，主要面向深度学习CV方向同学学习，希望大家能够多多交流。

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，每篇将对该领域论文等方面展开介绍，主要面向深度学习CV方向同学学习，希望大家能够多多交流如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除。

本项目采用PaddleOCR开源框架进行写英文单词识别，流程分为数据集构建、数据集处理、模型搭建与预测、推理等，数据集采用好未来教育提供的开源数据集，每张图片对应多个单词，相比传统单个手写数字识别具有

本系列主要介绍计算机视觉领域OCR文字识别领域技术发展方向，每章将分别从OCR技术发展、概念、算法、论文、数据集、现有平台及未来发展方向等各种角度展开详细介绍，综合基础与实战知识。

导读：在上一章中，我们对OCR的概念、发展历程等做了详细解读，并介绍了几种OCR识别方法，本章将继续针对OCR文字识别进行详细讨论，通过不同的OCR分类识别数据集进一步介绍常用的几种OCR算法，对比传

一、OCR概念及发展 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，经过检测暗、亮的模式肯定其形状，而后用

注意力机制来源于上个世纪90年代，认知领域的学者发现，人类在处理信息时，天然会过滤掉不太关注的信息，着重于感兴趣信息，于是将这种处理信息的机制称为注意力机制。

本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，系列将分为多篇介绍，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。

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在机器学习任务中，大部分监督学习算法都会有一个目标函数 (Objective Function),算法对该目标函数进行优化，称为优化算法的过程。

深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。

在这里插入图片描述 ❝ 👨‍💻「作者简介：」 大数据专业硕士在读，CSDN人工智能领域博客专家，

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本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。

恭喜你发现宝藏！本专栏系列主要介绍计算机视觉OCR文字识别领域，每章将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集、对现有平台及未来发展方向等各种角度展开详细介绍，综合基础与实战知识。

目录 一、什么是机器学习？ 二、机器学习算法的类型 四、十大机器学习算法介绍 五、机器学习处理流程