From 41b5cde6c875f089b3ae3ee1699ec20cb8193c6a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lvjian0706 <657300142@qq.com> Date: Wed, 15 Jun 2022 15:24:12 +0800 Subject: [PATCH] update_text_image_orientation_doc --- docs/zh_CN/PULC/PULC_text_image_orientation.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/zh_CN/PULC/PULC_text_image_orientation.md b/docs/zh_CN/PULC/PULC_text_image_orientation.md index 2cec90fd0..1a7a0ff35 100644 --- a/docs/zh_CN/PULC/PULC_text_image_orientation.md +++ b/docs/zh_CN/PULC/PULC_text_image_orientation.md @@ -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 | | ----------------------- | --------- | ---------- | --------- | -------------------------- |