基于Tensorflow的字符识别框架
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案例介绍
功能：
主流深度学习字符识别算法如Aster和CRNN算法，它们在深度学习框架、模型训练细节、特征主干网络、优化算法和训练数据集等方面存在着不同。在算法落地过程中有必要考虑不同中算法的性能，包括精度和速度。基于目前开源的算法，设计一套统一的框架方便不同字符识别算法的公平比较，给实际的生产活动做参考。
角色：
框架设计，代码编写
主流深度学习字符识别算法如Aster和CRNN算法，它们在深度学习框架、模型训练细节、特征主干网络、优化算法和训练数据集等方面存在着不同。在算法落地过程中有必要考虑不同中算法的性能，包括精度和速度。基于目前开源的算法，设计一套统一的框架方便不同字符识别算法的公平比较，给实际的生产活动做参考。
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主流深度学习字符识别算法如Aster和CRNN算法，它们在深度学习框架、模型训练细节、特征主干网络、优化算法和训练数据集等方面存在着不同。在算法落地过程中有必要考虑不同中算法的性能，包括精度和速度。基于目前开源的算法，设计一套统一的框架方便不同字符识别算法的公平比较，给实际的生产活动做参考。
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