基于CTPN+CRNN模型的文字检测和识别的功能与实现
作者机构：国家图书馆数字资源部
出 版 物：《数字技术与应用》 (Digital Technology & Application)
年 卷 期：2024年第42卷第4期
页 面：93-95页
学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：测试数据集 任务模型 检测和识别 深度学习 优化模型 业务场景 训练数据集
摘 要：本文通过对基于深度学习(Deep Learning,DL)技术处理文字检测和识别相关任务模型的功能研究,针对文献中水平分布的文字选取适合的模型,搭建模型环境并建立训练数据集和测试数据集,对模型进行实验和测试。结果表明,深度学习模型处理相关任务在理论和现实情况下都具有可行性,并提出了优化模型的可行性建议,以此展望此类模型未来在图书馆实施的业务场景。
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