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适合人群：
适合于以下同学： 1、想从事深度学习OCR文字识别项目的同学； 2、有一定的深度学习卷积网路理论基础的同学； 3、想掌握pytorch框架下进行文字识别和文本检测项目的同学；
你将会学到：
你将快速入门pytorch框架下的文本检测和文字识别深度学习模型的训练
- 文字识别OCR技术入门
- 深度学习OCR实战
- 深度学习文本检测入门
- 深度学习文字识别入门
- 深度学习文本检测模型训练
- 深度学习文字识别模型训练
- pytorch模型转libtorch模型
- C++调用libtorch模型进行文本检测和识别
课程简介：
1、课程基于PyTorch深度学习框架；pytorch1.4版本；
1、课程开始，快速讲解当前深度学习ocr方向的基本算法流程和应用；
2、准备好深度学习OCR和文本检测模型训练所需的公共数据集(中文数据集)；
3、快速搭建pytorch框架下自己的深度学习文本识别模型(crnn网络)训练工程；
4、快速搭建pytorch框架下自己的深度学习文本检测(dbnet网络)模型训练工程；
5、提供pytorch转libtorch模型脚本
6、提供c++调用libtorch模型工程。
7、20220316更新：修复一些代码Bug
8、20220319更新：增加数据增强与字符均衡统计脚本
9、20220806更新：讲解一些python工程可能遇到的报错问题，新增基于pytorch1.8.1的PytorchOCR新工程的文本检测和文本识别的模型训练。
OCR C++ onnx使用示例工程分享：
链接：https://pan.baidu.com/s/1z3R_oDuOWrKu61Xj8Yb54w
提取码：snkn
课程大纲-深度学习文字识别OCR实战入门课程(Pytorch)
资料下载第1章课程简介与环境搭建(29分钟4节)
1-1
pytorch OCR文本识别课程简介pytorch OCR文本识别课程简介，1、基于Pytorch1.4+CUDA10.1+python3+windows102、文本检测网络DBnet网络的训练3、文本识别网络CRNN网络的训练4、自定义中文场景数据集的CRNN识别模型训练5、pytorch模型转libtorch模型6、C++/libtorch文本检测和识别综合实战入门
[07:34]开始学习第2章OCR简介(13分钟2节)
第3章常见OCR网络(5分钟3节)
第4章深度学习OCR工程准备(37分钟5节)
第5章深度学习OCR模型训练(CRNN网络)(1小时41分钟21节)
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