《PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介》涵盖了PaddleOCR的基础介绍、OCR技术概览、PaddleOCR的开源状态及主要算法，包括文字检测与识别算法、百度自研的SAST、SRN和End2End-PSL等，以及9m超轻量模型的介绍。适合初学者入门学习。

百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用（服务化部署 - CentOS 7）

除了PaddleOCR之外，之前还介绍过一些其它好玩的开源项目，例如老照片修复 Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 、黑白照片上色DeOldify 。因此，最近准备启动一个项目，做一个在线网站，将之前一些好玩的功能都陆续集成在这个网站中

C#使用PaddleOCR进行图片文字识别✨

这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务，包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。

文本，文字识别02----PaddleOCR基础概念及介绍，安装和使用，人工智能是一种使计算机模仿人类的一种技术，PaddleOCR的安装地址-https://www.paddlepaddle.org

在完成PaddleOCR环境搭建与测试后，本文档详细介绍如何训练自定义的车牌检测模型。首先，在`PaddleOCR`目录下创建`train_data`文件夹存放数据集，并下载并解压缩车牌数据集。接着，复制并修改配置文件`ch_det_mv3_db_v2.0.yml`以适应训练需求，包括设置模型存储目录、训练可视化选项及数据集路径。随后，下载预训练权重文件并放置于`pretrain_models`目录下，以便进行预测与训练。最后，通过指定命令行参数执行训练、断点续训、测试及导出推理模型等操作。

OCR -- 文本识别 -- 实践篇

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【6月更文挑战第26天】PaddlePaddle。