前言：
最近学习了一些OCR相关的基础知识，包含目标检测和自然语言处理。
正好，在数字中国有相关的比赛：
https://www.datafountain.cn/competitions/334/details/rule
所以想动手实践一下，实际中发现，对于数据标签的处理和整个检测和识别的流程并不熟悉，自己从头去搞还是有很大难度。
幸好，有大佬们之前开源的一些baseline可以参考，有检测的也有识别的，对于真真理解OCR识别是有帮助的。
1）最初baseline AdvancedEAST + CRNN
https://github.com/Tianxiaomo/Cultural_Inheritance-Recognizing_Chinese_Calligraphy_in_Multiple_Scenarios
2）一个新的baseline：EAST + ocr_densenet
https://github.com/DataFountainCode/huawei_code_share
还有最原始的开源的EAST 源码，advanced EAST源码
https://github.com/argman/EAST
https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST
CRNN 源码
https://github.com/bgshih/crnn
以及densenet 等，都是很好的学习资源
https://github.com/yinchangchang/ocr_densenet
下面，先对EAST 的整个代码进行梳理：
训练样本格式：
img_1.jpg
img_1.txt
img_2.jpg
img_2.txt
即训练集包含图像以及图像对应的标注信息（4个位置坐标和文字）