NDL-OCR事業の資料
https://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/info/img/event/r04/nijl_sympo2022_handouts_3.pdf
https://lab.ndl.go.jp/data_set/ocr/r3_software/
https://lab.ndl.go.jp/data_set/r4ocr/r4_software/
https://github.com/ndl-lab/pdmocrdataset-part2

bunkoOCRの資料
https://github.com/lithium0003/findtextCenterNet
https://huggingface.co/datasets/lithium0003/findtextCenterNet_dataset/tree/main

学習データで、レイアウト認識は実地のデータでやらなきゃなので、けっこうデータ数がいるはず。
国会図書館のやつは約247万点（約2.2億画像）だって。

bunkoOCRのやつは、基本的にfontから生成したテキスト画像を元に学習してる。100*1024枚くらい
後は実地のデータとして手元でスキャンした画像を追加して失敗しそうなやつを修正してる。
findtextCenterNetは、条件確定したらA100で数日くらいやれば十分だった。
BatchNormarizationのせいでバッチサイズを大きくしなきゃなのでA100とか使ってるけど、
そこさえなんとかできれば、もっと小さいGPUでも学習出来ると思う。