手写体和印刷体识别问题

[Bestboy125]

是否可以再数据集GT中加入Z作为手写体的标志，然后进行Paddle v4的微调，从而实现推理结果中包含Z这样的标志，从而实现手写体和印刷体的分离，

例如这个GT就是(5-2)=Z1Z1。
这样的思路是否微调可以做到，还是重头开始训练呢，只是针对手写体的数字来说

[GreatV]

根据提供的文档和问题描述,我用中文回答如下:

对于手写体和印刷体的识别问题,有以下几点建议:

1. 数据集标注方案:

• 可以在GT中对手写体文本特别标注,加入"Z"作为手写体的标识标记。比如"(5-2)=Z1Z1"表示这是手写体文本。

2. 训练策略选择:

• 如果是针对数字识别这样简单的任务,可以基于PaddleOCR v4预训练模型进行微调。不需要从头训练。

3. 实现思路:

• 在训练数据中增加手写体标签标记
• 利用预训练模型进行finetune
• 推理时根据结果中的"Z"标识来区分手写体和印刷体

4. 建议:

• 建议使用finetune的方式,不需要从头训练
• 特别针对手写数字的场景,可以缩小训练数据集范围,提升训练效率
• 需要确保训练数据中手写体和印刷体样本均衡

此外,为了提高手写体识别准确率,建议:

• 增加手写体数据的数据增强
• 在训练时适当调整学习率等超参数
• 根据实际应用场景选择合适的评估指标

通过以上方式,可以较好地实现手写体和印刷体的区分识别。这种基于现有模型微调的方案,实现起来相对简单且效果可期。

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[tlishi]

您好！我目前想利用OCR产线在印刷体和手写体的图片中，识别手写体的数字。但是我发现手写体的汉字识别效果还可以，但手写体数字的识别不能将图像内所有数字识别到，是否是我没用好产线（如下是产线代码）
`from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline="OCR")

output = pipeline.predict("imgs/test02.jpg")

for res in output:
res.print()
res.save_to_img("output/test02.jpg")`

或者可能是其他什么原因导致的？需要怎么才能解决这个问题？
如下是产线识别的结果图：

然后在此基础上，我用opencv库将上图文本的红色数字提取，转变成如下图进行识别，效果也是不理想，手写的数字没有完全识别出来。

因此我也想知道：OCR产线是否能对背景和文本简单单调的图片进行识别？