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数据准备与标注 :收集多场景、多字体图像并人工标注文字位置及内容,确保数据量级达数万至数十万级别 ;
预处理优化 :通过缩放、灰度化、去噪等操作标准化输入数据,结合数据增强(旋转、翻转)提升模型泛化能力;
模型构建 :采用CNN+RNN/LSTM架构或Transformer模型,结合注意力机制实现端到端识别;
训练与调优 :使用TensorFlow/PyTorch框架进行参数优化,通过MLflow等工具管理训练过程,结合A/B测试提升准确率;
部署应用 :通过Docker容器化部署至云平台或边缘设备,支持API接口集成到实际业务系统。
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