深度学习在OCR中的训练数据通常来自哪里？

深度学习在OCR中的训练数据通常来自以下几个渠道：

1. 公开数据集：许多公共数据集可供使用，例如ICDAR系列、COCO-Text、MNIST、CIFAR等。这些数据集通常由研究人员和组织提供，并已经标注了类别、标签、对象等信息，以便用于机器学习的训练和评估。

2. 合成数据集：合成数据集是通过计算机生成的数据，例如SynthText (ST)数据集，它由牛津大学工程科学系视觉几何组发布，包含80万张图片中人工加入了800万个文本，这种合成并不是很生硬的叠加，而是作了一些处理，使文字在图片中看起来比较自然。

3. 网络爬虫：可以从网络爬虫获取数据，即通过自动化的方式从互联网上抓取包含文本的图像。

4. 开源数据集：一些项目和研究团队会开源他们的数据集，如百度的PaddleOCR提供的通用中英文OCR数据集。

5. 内部业务系统：一些公司可能会使用自己的数据集，这些数据集可能包括用户行为、产品销售、交易记录、用户评论等，这些数据可能需要经过清理、预处理和标注才能用于训练深度学习模型。

6. 众包标注：一些平台可以为研究人员和公司提供众包标注服务，例如Amazon Mechanical Turk、Figure Eight等，这些服务通常由人工智能公司或独立供应商提供，旨在帮助研究人员和公司快速获得高质量的数据标注。

7. 特定领域数据收集：对于特定领域（如医疗、金融等），需要收集该领域特有的文本图像，这些数据可能来自专业机构或通过合作伙伴关系获得。

8. 数据增强：通过对已有数据进行旋转、翻转、缩放等技术处理，增加数据集的多样性和数量，以提高模型的泛化能力。

这些来源可以为深度学习OCR模型提供丰富的训练数据，帮助模型学习识别各种场景下的文本。