#手写文本识别

本项目为深度学习实践提供全面教程，涵盖手写文本识别到模型部署的完整过程。采用PyTorch和PyTorch Lightning框架，结合CNN和Transformer技术，使用Weights & Biases管理实验。内容包括代码质量控制、Docker容器化、AWS Lambda部署和Gradio前端开发。通过系列实验，帮助掌握现代深度学习项目的全栈开发能力。

TrOCR是一种基于Transformer架构的光学字符识别模型，专为手写文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器，可准确识别单行手写文本图像。经IAM手写数据集微调后，TrOCR适用于多种手写OCR场景，为文本识别研究和应用提供了有力支持。