【ICDAR2019教程】用于文档分析、文本识别和语言建模的深度学习（Deep Learning for Document Analysis, Text Recognition, and Language Modeling）

主题： Deep Learning for Document Analysis, Text Recognition, and Language Modeling

简介：

深度学习已经成为许多与OCR和文档分析相关的识别任务的主要方法。本教程将介绍深度学习在文档分析问题中的应用:

• OCR和文本识别的模型，包括最近的发展
• 用于布局分析和预处理的DL方法
• 用于语言建模和OCR的DL模型的最新进展
• 获取训练数据；半监督和无监督方法
• 用于大规模加工的工具

本课程将提供大量基于PyTorch的示例,建议要对深度学习和Python有基本的了解。

嘉宾介绍：

Thomas Breuel致力于深度学习及其在NVIDIA研究中的应用。在此之前，他是谷歌大脑，IBM和施乐帕洛阿尔托研究中心的研究员。他是凯泽斯劳滕大学的计算机科学教授和图像理解与模式识别(IUPR)的负责人。他在文档分析、计算机视觉和机器学习等领域发表了大量论文，并为OCR、文档分析和机器学习等领域的多个开源项目提供了帮助。