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"新星计划"第四季来了！“新星计划”是 CSDN官方发起的一个旨在 发掘潜力新人、培养优质博主 为目标的创作活动，活动为期4周 ，本次很荣幸担任计算机视觉方向导师，希望大家多多参与交流，定期更新博客，报名更有机会获得在线答疑、经验分享与神秘奖品哦，参与方式与具体事项见链接。

新星计划是一个以发掘潜力新人、培养优贡博主为目标的创作活动，本帖为新星计划第四季计算机视觉方向活动，欢迎大家多多参与交流。

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本篇主要介绍OCR论文总结，主要从OCR论文、模型方法、论文链接进行全面总结介绍，重点论文已标注✨，部分内容取自本人专栏《深入浅出OCR》系列，上述内容后续会继续更新，欢迎大家订阅学习交流，感谢批评指正！

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本项目采用PaddleOCR开源框架进行写英文单词识别，流程分为数据集构建、数据集处理、模型搭建与预测、推理等，数据集采用好未来教育提供的开源数据集，每张图片对应多个单词，相比传统单个手写数字识别具有一定难度，项目采用CRNN+CTC方法，设定相关参数值，实现不定长的手写英文单词识别。

本项目以最新PaddleOCRv3为框架，采用最新的OCR领域算法SVTR，完成手写英文单词识别算法搭建。流程分为数据集构建、数据集处理、模型搭建与预测、推理等，数据集采用好未来教育提供的开源数据集，每张图片对应多个单词，相比传统单个手写数字识别具有一定难度。

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为方便更多CV方向学习者学习，本次新星计划活动学习内容不仅包括为本人博客专栏，还会涉及部分知识星球:CV技术指南内容 ，星球文章内容成专栏体系 ，会分享最新论文+ 部署实战+ 资源教程共享，方向很多，包括不限于2D/3D、缺陷检测、分割、Diffusion Model、AIGC、Transformer、点云、遥感图像、量化剪枝蒸馏、REID、医学图像、目标跟踪、车道线、行为、图神经网络、GAN等。

本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，每章将分别从最新方法、开源框架、数据、模型、常用Tricks等方面展开介绍，主要面向深度学习CV方向同学学习，希望大家能够多多交流，欢迎订阅本专栏，如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除。

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本系列主要介绍计算机视觉领域的注意力机制方法，分为注意力机制概述、通道注意力，空间注意力，混合域注意力和时域注意力、注意力机制总结等不同分类展开介绍，后续系列会对上述各种注意力机制方法进行重点讲解，重点论文会配上论文和对应代码，并简要解释，如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除。

本篇主要介绍注意力机制中的通道注意力机制，对通道注意力机制方法进行详细讲解，通道注意力机制在计算机视觉中，更关注特征图中channel之间的关系，重点对SENet、ECANe进行重点讲解。

本篇为注意力机制系列第三篇，主要介绍注意力机制中的空间注意力机制，着重详解DCN、Non-local、ViT、DETR等模型，下一篇将对混合注意力机制和时域注意力机制进行讲解。

混合注意力是机制基于通道注意力和空间注意力机制，将两者有效的结合在一起，让注意力能关注到两者，又称混合注意力机制，如CBAM,BAM,scSE等，同时基于混合注意力机制的一些关注点，如关注各种跨维度的相互作用；关注长距离的依赖；RGA关注关系感知注意力。