2021SC@SDUSC1.PaddleOCR论文分析PP-OCR是一种实用的超轻型OCR系统。整个PaddleOCR模型仅用3.5M识别6622个汉字;2.8M识别63个字母数字符号。PP-OCR引入了一系列策略来增强模型的能力、减小模型的规模。并给出了相应的烧蚀实验和实际数据。同时，发布了几个预先训练的中英文识别模型，包括文本检测器(使用97K图像)、方向分类器(使用600K图像)和文本识别器

2021SC@SDUSCLeNet-5卷积神经网络的整体框架：特征映射：一幅图在经过卷积操作后得到结果称为特征图。LeNet-5共有8层，包含输入层，每层都包含可训练参数；每个层有多个特征映射(，每个特征映射通过一种卷积核（或者叫滤波器）提取输入的一种特征，然后每个特征映射有多个神经元。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一个降采样层，利用图像局部相关性的

2021SC@SDUSCLeNet-5卷积神经网络的整体框架：特征映射：一幅图在经过卷积操作后得到结果称为特征图。LeNet-5共有8层，包含输入层，每层都包含可训练参数；每个层有多个特征映射(，每个特征映射通过一种卷积核（或者叫滤波器）提取输入的一种特征，然后每个特征映射有多个神经元。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一个降采样层，利用图像局部相关性的

2021SC@SDUSCLeNet-5卷积神经网络的整体框架：特征映射：一幅图在经过卷积操作后得到结果称为特征图。LeNet-5共有8层，包含输入层，每层都包含可训练参数；每个层有多个特征映射(，每个特征映射通过一种卷积核（或者叫滤波器）提取输入的一种特征，然后每个特征映射有多个神经元。C层代表的是卷积层，通过卷积操作，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。 S层是一个降采样层，利用图像局部相关性的