基于机器学习的光学符号识别模型

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光学字符识别是指通过电子设备通过字符识别方法将图片文字抽取为可编辑文本的过程,目前主流的实现方法主要有两种:CNN+RNN+CTC、CNN+RNN+ATTENTION。这两种方法均基于深度学习实现,取得了不错的效果,但缺点是需要使用大量的训练集、训练时间、高性能的计算环境,当样本量较少时,并不能发挥作用。基于此,提出基于机器学习的光学符号识别方法,以面对轻量级的图像文字识别任务。
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