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从本节开始，我将带大家完成一个深度学习项目：用图卷积神经网络(GCN)，实现一个「火车票文字信息提取」的项目，由于火车票上每个节点文字不是等长的，所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。
课前说明
1、这是一个收费课程，如果是在公开平台上可能只是试看，完整版可以到腾讯课堂，或者网易云课堂上订阅。
2、关于免费和收费课的区别，免费课讲解知识点和小项目（比赛），收费课是可以落地商用的，至少是可以写到简历里的项目。
3、本课程定位是项目课，目的是完成功能，LSTM 和 GCN 的理论基础需要前置自学。
功能演示
1、在模型已经训练好的前提下，将需要识别的图片上传到项目中;
2、依次进行OCR识别，图结构生成，模型预测，信息提取流程。
模型结构图示
参考论文和代码
https://arxiv.org/abs/1609.02907
https://github.com/tkipf/pygcn
三方依赖库
1、PaddleOCR，用于识别火车票文字和位置信息
pip install paddlepaddle pip install paddleocr
2、networkx，用于构建图结构
pip install networkx
3、Pytorch，用于构建神经网络
pip install pytorch
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