使用ddddocr训练一键识别文字点选、图标点选验证码（不写一行代码训练，开箱即用）

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站

前言：当写上这个标题，你可能就知道，估计是又用上工具了，不然怎么可能自己不写个网络去训练呢，是的，本文的讲解目的，就是善于工具去更方便的完成我们的工具，众所周知，ddddocr提供了一键识别预测框的功能，即识别出所有文字和图标的位置，但是无法识别具体位置是哪个类别，所以本文主要讲解识别类型的简便训练用法

本文识别已同步上线至OCR识别网站： http://yxlocr.nat300.top/ocr

本文方法类似于以下文章：
四六位、不定长、计算题等验证码，一款工具全部搞定，简单方便还开箱即用，精度高达96%！！
Pytorch利用ddddocr辅助识别点选验证码

但区别于以上文章，更简洁或工具不同，有兴趣的也可以扩展延读一下，接下来是正文部分

先讲解下大致流程，因为我们只需要实现将对应的文字或图标（以下都简称为点选）的位置识别出对应的分类，所以我们只需要找一个分类模型即可，接触过深度学习的小伙伴可能就会想到了，目前也有很多分类模型也可供使用（例如resnet、mobilenet等），这些模型结构是不用从头写了，但是损失函数、优化器、训练步骤以及数据集预处理，也还是要处理的，到这里，有想法的小伙伴可能就想到了，只要解决上述所说的问题基本就成了，所以这里选择采用预处理、训练等一体化的训练工具：PaddleC