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PaddleClas
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update_text_image_orientation_doc

pull/2065/head
lvjian0706 2022-06-15 15:24:12 +08:00
parent a9cf238656
commit 41b5cde6c8
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docs/zh_CN/PULC/PULC_text_image_orientation.md
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@ -38,7 +38,7 @@
在诸如文档扫描、证照拍摄等过程中，有时为了拍摄更清晰，会将拍摄设备进行旋转，导致得到的图片也是不同方向的。此时，标准的OCR流程无法很好地应对这些数据。利用图像分类技术，可以预先判断含文字图像的方向，并将其进行方向调整，从而提高OCR处理的准确性。该案例提供了用户使用 PaddleClas 的超轻量图像分类方案（PULC，Practical Ultra Lightweight Classification）快速构建轻量级、高精度、可落地的含文字图像方向的分类模型。该模型可以广泛应用于金融、政务等行业的旋转图片的OCR处理场景中。
下表列出了判断含文字图像方向分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第三行至第五行依次展现了替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0、使用 SSLD 预训练模型、使用 超参数搜索策略训练得到的模型的相关指标。
下表列出了判断含文字图像方向分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第三行至第五行依次展现了替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0、使用 SSLD 预训练模型、使用EDA策略训练得到的模型的相关指标。
| 模型 | 精度（%） | 延时（ms） | 存储（M） | 策略 |
| ----------------------- | --------- | ---------- | --------- | -------------------------- |