最近准备写篇正儿八经的论文，于是针对OCR领域的论文进行八股文模板的总结，仅个人感觉，如有不同，欢迎指正。
摘要
- 介绍应用领域
- 说明存在的问题
- 提出自己的方法
- 自己方法的优势
- 在数据集上的实验效果
简介
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第一段：
- 介绍领域
- 领域在现实中的应用
- 如今的大部分工作集中在哪些问题
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第二段
- 仍然存在的挑战 （这里主要提出你的问题）
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第三段：
- 介绍自己的方法
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第四段
- 介绍实验的结果
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第五段
- 给出你的方法优点（三个）
相关工作
- 将强相关工作分为几个部分
- 针对部分进行文献引用，并针对部分进行缺陷说明（简单的讲，就是别人工作有啥不足的）
- 介绍文献工作的时候，通过讲述领域内存在的问题，别人的解决方法来进行列举（并非是简单的罗列）：
例如：
旨在生成轴对齐的检测框， 而不是解决文本方向问题。 连接主义文本提议网络 （CTPN）检测具有固定宽度的垂直框，使用BLSTM捕获顺序信息，然后链接垂直框以获得最终检测框[9]。它 擅长检测水平文本但不适合高倾斜文本。基于完全卷积网络（FCN）的方法被设计用于检测多向场景文本 [16]。
- 最后说自己的工作为啥能解决别人的不足
提出的方法
实验
结论（和未来）
（待定）
参考文献
工程部分框架
一份深度学习代码里不可缺少的部分:
代码部分
- 训练数据集代码
- 测试数据集代码
- 可视化演示效果
- 配置文件
- 编译脚本
- 训练日志文件
其他
- 预训练模型(用别人的代码已经训练好的)
- 数据集按接口格式转换
