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在《PP-OCR:一个实用的超轻量级OCR系统》这一文献中提到很重要的一个问题在于: 权衡模型的大小和性能是困难的,但是有很大是价值,在本次开发中,模型的大小和性能直接影响到后续整体效果的性能,以此在这个文章中提到了ppocr是由文本检测,检测框纠错,文本识别,并针对这三个模块提出了相应的数据增强和模型瘦身的策略,例如:
并由后续的实验数据,我发现在单纯使用模型,不采用这些策略其效果均不佳,上述是策略不仅可以实现缩减模型大小,还可以提高检测准确率,那我的疑问如下:
PP-OCR A Practical Ultra Lightweight OCR System.pdf
在《PP-OCR:一个实用的超轻量级OCR系统》这一文献中提到很重要的一个问题在于: 权衡模型的大小和性能是困难的,但是有很大是价值,在本次开发中,模型的大小和性能直接影响到后续整体效果的性能,以此在这个文章中提到了ppocr是由文本检测,检测框纠错,文本识别,并针对这三个模块提出了相应的数据增强和模型瘦身的策略,例如:
并由后续的实验数据,我发现在单纯使用模型,不采用这些策略其效果均不佳,上述是策略不仅可以实现缩减模型大小,还可以提高检测准确率,那我的疑问如下:
PP-OCR A Practical Ultra Lightweight OCR System.pdf