OCR
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案例介绍
传统机器视觉OCR方法，对采图和文字对象的要求较高，对图像的处理步骤繁琐，手工涉及特征每一步参数选取都会影响最终的识别效果，算法的泛化性能差，难以适用于通用性场景。
基于深度学习OCR方法，将任务分两步，文字区域检测和文字字符识别（或端到端，一步完成），避免冗余繁琐数据处理过程，所有过程均基于标注数据驱动学习，用深度神经网络模型拟合最佳的识别效果。
基于深度学习OCR方法，将任务分两步，文字区域检测和文字字符识别（或端到端，一步完成），避免冗余繁琐数据处理过程，所有过程均基于标注数据驱动学习，用深度神经网络模型拟合最佳的识别效果。
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传统机器视觉OCR方法，对采图和文字对象的要求较高，对图像的处理步骤繁琐，手工涉及特征每一步参数选取都会影响最终的识别效果，算法的泛化性能差，难以适用于通用性场景。
基于深度学习OCR方法，将任务分两步，文字区域检测和文字字符识别（或端到端，一步完成），避免冗余繁琐数据处理过程，所有过程均基于标注数据驱动学习，用深度神经网络模型拟合最佳的识别效果。
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