01. OCR復習編

01.01 tesseract/pyocrインストール

01.02 OCR 文字ブロック回転

01.03 pyocr各機能

01.04 文字枠認識

02. 手書き文字OCR編

02.01 手書き文字OCR

02.02 日本語データセット

02.03 日本語画像抽出①

02.04 日本語画像抽出②

02.05 コード辞書とpyocr

02.06 不良データの検出

02.07 文字枠検出

03. 手書き文字学習編

03.01 手書き文字学習

03.02 省メモリ学習

03.03 省メモリ～細分化バッチ～

03.04 省メモリ～ファイル保存方式～

03.05 省メモリ～学習評価～

03.06 省メモリ～学習改善～

03.07 省メモリ～１文字認識～

04. 手書き文字 文字認識編

04.01 文字認識の復習

04.02 文字認識編 ～文字膨張～

04.03 文字認識編 ～文字枠検出～

04.04 文字認識編 ～縦・横書き検出～

04.05 文字認識編 ～文字枠検出問題点～

04.06 文字認識編 ～異常文字枠検出対策V0.0～

04.07 文字認識編 ～異常文字枠検出対策V1.0～

05. 手書き文字 文字グループ編

05.01 文字枠クラスの作成

05.02 グループ分けと文章の傾き補正

05.03 行グループソート

05.04 文字グループクラス追加と問題点

06. 手書き文字 OCR前処理編

06.01 文字分離とパディング

06.02 推論単体試験

07. 手書き文字 OCR編

07.01 OCRクラス化

07.02 pyocrとの比較

07.03 【改善】フォントデータセット作成

07.03A【改善】フォント画像修正

07.04 細分化ファイル作成と再学習

07.05 ニューラルネットワークモデル再検討

07.06 各OCRモデル評価

07.07 各モデル別OCR結果

08. 手書き文字 改良編

08.01 ニューラルネットワークモデル

08.02A Pooling層復習

08.02B GlobalAveragePooling2D

08.03 統合化モデル

09. 崩し文字編 ～KMNIST～

09.01 kmnistとは

09.02 モデルとエポック数問題

09.03 エポック数問題１

09.04 エポック数問題２

09.05 Kuzushiji49の学習

09.06 Kuzushijiの精度・損失

10. 手書きOCR編～最適解～

10.01 選抜モデル試験

10.02 LeNet02改良試験

10.03 LeNet02手書き試験

10.04A 異常終了原因と対策

10.04B 最終評価

11. 手書きOCR編～大域的最適解検索～

11.01 大域的最適解検索１

11.02 大域的最適解検索２

11.03 平滑化と終端検知

11.04 実装・問題点

11.05 大規模言語モデルGemini比較

12. 手書きOCR編～最終モデル～

12.01 最終選抜

12.02 最終選抜OCR