最近在做基于 CRNN 模型的 OCR 识别引擎,做的是日语的识别,语料来自要处理的汽车行业数据。过程比较顺利,用自动生成的 100w 数据集进行训练,验证集也有 98%以上的正确率。但是在实际材料中表现不佳,错误比较多。模型的泛化用了 8 种字体,10 种背景以及模糊,倾斜和一些随机噪声。实际选取测试的材料清晰度也很高,不存在没有对应字体,清晰度低这类问题。想请教一下还有其他的什么原因导致实际场景印刷体识别效果差呢?
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csuyzt 2020-06-13 16:28:46 +08:00
生成的数据与实际数据像么?自动生成的大概逻辑是怎样的?
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