programmer_xu的博客

OCR技术解析：从原理到应用 OCR（光学字符识别）技术通过计算机视觉和自然语言处理的结合，实现图像文本到数字文本的转换。其核心流程包括图像预处理、文本检测、文本识别和后处理四个关键环节： 图像预处理：通过灰度化、二值化等技术优化图像质量 文本检测：采用深度学习模型（如DBNet）准确定位文本区域 文本识别：借助CNN+Transformer架构实现字符序列转换 后处理：利用语言模型修正识别错误 当前主流算法已从传统方法演进到深度学习阶段，准确率显著提升。技术挑战包括复杂背景处理、手写体识别等，未来将向端到

Deformable DETR：端到端目标检测的可变形Transformer 本文提出Deformable DETR，通过结合可变形卷积的稀疏空间采样和Transformer的关系建模能力，解决了DETR收敛慢和计算复杂度高的问题。核心创新是可变形注意力模块，仅关注参考点周围的少量采样位置，显著降低计算量（复杂度从O(N²)降至O(N)）。实验表明，在COCO基准测试中，Deformable DETR以10倍于DETR的训练速度实现更优性能（尤其提升小目标检测AP达2.9%）。此外，通过迭代边界框优化和两阶