深度学习

💻文章目录 《深入浅出OCR》第八章：【文档结构化】信息纠错与抽取 1.表格识别 现有的表格识别算法根据表格结构重建的原理可以分为下面四大类： 基于启发式规则的方法 基于CNN的方法 基于GCN的方法

本文为《深入浅出多模态》系列第一章，《多模态模型论文最全总结》将从整体介绍多模态模型发展，结合综述对各个模型按照发展时间线及发展对应关系进行介绍，后续将对其中经典及最新多模态模型进行详解，欢迎关注！

作为世界模拟器的视频生成模型 我们探索视频数据生成模型的大规模训练。具体来说，我们在可变持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像上联合训练文本条件扩散模型。我们利用对视频和图像潜在代码的时空补丁进行操作的

Hello，我是GoAI,一转眼到了跨年时刻,看到小伙伴们发的年终总结深有感触，想起那句：“人活着不就是为了一个仪式感”。这一年认识了更多的朋友，年末再一次到梦最开始的北京，身份完成学生到打工人转变。

本章将介绍常见的文字识别后处理方法，按照不同的目的将内容分为两部分：文本纠错和文本结构化。文本纠错的目标是纠正 OCR输出文本中错误的文字，而文本结构化则是从OCR输出文本中定位需要的信息，并按照应用

本篇为《深入浅出OCR》第六章：OCR数据集与评价指标,主要介绍OCR数据集（规则与不规则、合成数据集）、数据生成、OCR数据评估指标等知识进行介绍，方便小白或AI爱好者快速了解OCR方向知识.

本篇为《深入浅出OCR》实战：基于PGNet的端到端识别，主要对端到端识别PGNet算法进行解读，配合PaddleOCR算法实现端到端算法实战。尽可能详细介绍代码及项目流程，如有错误请指正。

上一章我们介绍到OCR流程包括两阶段算法和端到端算法，本篇为 主要对深度学习端到端识别方法进行介绍，端到端算法具有模型小、速度快的特点，本人将从经典端到端识别算法结构、代码、论文解读等角度展开介绍。

上一篇作者着重介绍文字识别算法的发展、分类及各自领域经典算法，为了进一步熟悉文字识别流程，本次作者将以基于主流文字识别算法CRNN为例，全面对文字识别技术流程进行解读，方便学习者快速上手实战。

OCR（光学字符识别）是计算机视觉领域的重要应用之一。要对深度学习OCR文字识别方法进行介绍，本人将从经典算法结构、代码、论文解读等角度展开，配合作者总结的思维导图，深入浅出OCR知识。

在上一章中，本人着重介绍OCR文字检测算法的发展、分类及各自领域经典算法，为了进一步熟悉文字检测流程，本篇作者将以基于DBNet的文字检测实战为例，对文字检测技术流程进行解读，方便学习者学习。

本篇为 《深入浅出OCR》第三章：OCR文字检测，本人将从经典文字检测算法分类、结构、代码、论文解读、评价指标等角度展开，配合作者总结的思维导图，深入浅出OCR文字检测方向知识。

全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，项目实战具体章节如导图所示，本篇以计算机视觉OCR项目实战为主，完成一项中文场景识别，方便学习者学习计算机视觉项目流程。

本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。本篇第二篇主要介绍深度学习知识进行总结。

本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开，本篇前言知识主要介绍机器学习基础。

作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、等各种角度展开介绍，本篇为前言知识部分第二篇文章，主要介绍机器学习回归算法及集成学习算法部分。

  在前馈神经网络中，各神经元分别属于不同的层。每一层的神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生信号输出到下一层。第 0 层叫输入层，最后一层叫输出层，其它中间层叫做隐藏层，相邻两层的神经元之间为全连接关系，也称为全连接神经网络(F N N FNNFNN)，表现形式如下图所示。1...

李宏毅《深度学习》卷积神经网络CNN：李宏毅机器学习(2016)_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.https://blog.csdn.net/wuzhenzi5193/article/details/80468650https://blog.c...

2023半年总结：快乐&搞钱 Hello，大家好，我是GoAI，转眼间，总结系列已经坚持了两个年头,每逢半年更新一次。我觉得 "半年记" 不光是对过去生活的总结记录，更是对未来自己的砥砺鞭策。