Replies: 1 comment
-
根据提供的文档,SVTR(特别是SVTR-Tiny模型)在中文场景文本识别任务中表现出较高的准确率。具体来说,SVTR-Tiny模型在PP-OCRv3识别的数据集上的精度达到了82.50%,而PP-OCRv3的SVTR_LCNet模型在使用无标注数据挖掘方案(UIM)后的精度为79.40%。这表明SVTR-Tiny在中文识别任务中的准确率确实高于PP-OCRv3的SVTR_LCNet模型。 然而,文档中并没有直接提到CRNN模型与SVTR2在中文和英文识别任务中的准确率对比。因此,无法直接从提供的文档中得出CRNN在汉字识别上比SVTR2高、在英文识别上比SVTR2低的结论。 如果需要进一步验证CRNN与SVTR2的准确率对比,建议查阅更多相关实验数据或进行实际测试。 Response generated by 🤖 feifei-bot | deepseek-chat |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
0 replies
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Uh oh!
There was an error while loading. Please reload this page.
-
汉字准确率crnn的比svtr2高?英文准确率crnn的比svtr2低?
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
All reactions