[发明专利]一种基于改进深度学习OCR的工业文本检测识别方法在审
| 申请号： | 202210419980.3 | 申请日： | 2022-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN114724157A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 李勃;赵宇迪;张卓凡;胡斌浩 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06V30/412 | 分类号： | G06V30/412;G06K9/62;G06N20/00;G06V10/22;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 奚铭 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于改进深度学习OCR的工业文本检测识别方法，通过分级式训练检测识别模型，以预训练的文本检测模型为基础模型，由验证集进行检验，如果基础模型达不到所要求的识别精度，则将现场采集的图片进行标注后作为训练集，在基础模型基础上冻结特征层，通过迁移学习继续训练，提升精度，如果仍未达到所要求的识别精度，再通过蒸馏学习继续训练，提升精度。本发明通过现有的工业图集训练出更加准确的基础模型，并通过分级处理方法解决复杂困难图集上精度不够的问题，在工业场景下不需要过多的图集就可以在短时间内训练出更准确的模型，及时投入生产，操作成本低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 学习 ocr 工业 文本 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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