单字检测采用Faster R-CNN 的方法,检测效果满足业务场景需求。单字识别采用SENet 结构,字符类别支持超过7000 个中英文字符和数字。在单字识别模型中参考identity mapping 的设计和MobileNetV2 的结构,对Skip Connections 和激活函数进行了优化,并在训练过程中也加入随机样本变换,大幅提升文字识别的能力。在2019 年4 月,为了验证在文字识别的算法能力,我们在ICDAR2019-ReCTS 文字识别竞赛中获得第二名的成绩(准确率与第一名相差0.09%)。
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