在OCR（光学字符识别）领域，深度学习模型发挥了巨大的作用，特别是在提高识别准确率和处理复杂场景方面。

以下是一些常用于OCR的深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）：CNN是OCR中最常用的模型之一，它特别擅长处理图像数据。

通过多层卷积和池化操作，CNN能够提取图像中的局部特征，并将其组合成更高级别的特征表示，这对于字符识别非常有用。

循环神经网络（RNN）：RNN在处理序列数据方面表现出色，而OCR中的文本数据通常可以看作是一系列字符的序列。

RNN可以学习序列中的依赖关系，并在每个时间步长上输出一个预测结果，这非常适合OCR任务。

卷积循环神经网络（CRNN）：CRNN是CNN和RNN的结合体，它结合了CNN在图像特征提取方面的优势和RNN在序列建模方面的能力。

CRNN在OCR中特别有效，因为它可以同时处理图像的局部特征和字符序列的全局信息。

Transformer模型：近年来，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并逐渐扩展到OCR领域。

Transformer通过自注意力机制来捕获输入序列中的依赖关系，并且具有并行计算能力，使得训练过程更加高效。

在OCR中，Transformer模型可以用于处理字符序列的识别和校正任务。

这些模型在OCR中的应用通常是通过训练大量的标注数据来实现的，标注数据通常包括图像和对应的文本转录。

通过优化模型参数以最小化预测转录与真实转录之间的差异，可以不断提高OCR的准确率。