垂直(竖版)文本检测，应该用什么模型更好呢？ 我已经用检测器裁剪出了我需要识别的文字区域了

[Wei-JL]

垂直文本检测，应该用什么模型更好呢？ 我已经用检测器裁剪出了我需要识别的文字区域了，只需要一个rec了。 但尝试了几个都是横向的文本效果不错，但垂直 ，竖版文本就不行了。 求推荐一个rec

[GreatV]

对于垂直（竖版）文本的识别，推荐使用 PaddleOCR 的竖排文本识别模型，以下是几种可能的解决方案：

1. 尝试 ch_PP-OCRv3 识别模型
   目前，PaddleOCR 的 CRNN 类模型（如 ch_PP-OCRv3）主要针对横排文本优化，因此默认情况下可能不会很好地识别竖排文本。但是可以通过 旋转预处理 来提高识别效果，即在输入图片时 提前将竖排文本旋转为横向，然后再输入模型进行识别。

2. 修改训练数据，微调 PaddleOCR 识别模型
   如果你的数据中有大量的竖排文本，建议基于 PP-OCRv3 进行 微调（fine-tuning），在训练数据中加入 竖排文本样本，以增强模型的适应性。

3. 尝试 Transformer-based OCR 模型
   PaddleOCR 还提供了一些 Transformer-based 识别模型，如 SVTR-LCNet，这些模型可能对不同方向的文本具备更好的适应能力，你可以尝试这些模型并观察效果。

4. 数据预处理策略
   如果不想修改模型，可以在 检测完成后的预处理环节中 统一调整竖排文本的方向，例如通过 自动旋转 90°。这样就可以用常规的 OCR 识别模型进行处理。

相关讨论:

一些用户在 PaddleOCR 讨论区遇到了类似问题，可参考该讨论：
🔗 適合的模型提問

总结推荐：

• 先尝试 旋转预处理（将竖排文本变成横排），然后用 ch_PP-OCRv3 进行识别。
• 如果识别效果仍不理想，考虑 微调 PaddleOCR 识别模型，加入竖排文本数据训练。
• 也可以尝试 Transformer-based OCR 模型（例如 SVTR-LCNet）。

希望这些建议能帮到你！💡

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[SWHL]

这个没有专门识别垂直文字的模型。现有rec都是混合了横向和竖向的文字训练的。