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这篇博客汇总了深度学习在OCR领域的应用，包括文本检测算法DB、DBNet和CRNN模型。还介绍了PytorchOCR库、预训练模型的使用、深度学习与传统机器学习的区别，以及OCR相关论文和代码资源。同时，涵盖了嵌入式平台上的应用、OCR实战教程，特别是手写多数字识别和复杂场景OCR的实现。最后，提到了一些主流OCR方法的对比，如Tesseract、CTPN+CRNN和Densenet，并提及了Halcon OCR的字符训练与识别。
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