[发明专利]一种模型训练的方法以及装置

权利要求书

1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括：

获取各待标注图像；

针对每个待标注图像，将该待标注图像输入到待训练的文字行识别模型中，得到文字行识别结果，以及将该待标注图像输入到预设的单字识别模型中，得到单字识别结果；

根据所述单字识别结果，对所述文字行识别结果进行校正，得到校正后文字行识别结果；

根据所述校正后文字行识别结果，对该待标注图像进行标注，得到标注后图像；

通过所述标注后图像，对所述待训练的文字行识别模型进行模型训练。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将该待标注图像输入到待训练的文字行识别模型中，得到文字行识别结果，具体包括：

将该待标注图像输入到待训练的文字行识别模型中，得到所述文字行识别模型识别出的该待标注图像中所包含的文字行信息，以及所述文字行信息在该待标注图像中的文字行位置；

将所述文字行位置以及所述文字行信息，作为所述文字行识别结果；

将该待标注图像输入到预设的单字识别模型中，得到单字识别结果，具体包括：

将该待标注图像输入到所述单字识别模型中，得到所述单字识别模型识别出的该待标注图像中所包含的各单字信息，以及每个单字信息在该待标注图像中的单字位置；

将所述各单字信息以及每个单字信息在该待标注图像中的单字位置，作为所述单字识别结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述单字识别结果，对所述文字行识别结果进行校正之前，所述方法还包括：

针对所述单字识别结果中的每个单字信息，根据确定出的该单字信息在该待标注图像中的单字位置以及所述文字行位置，确定该单字信息与所述文字行信息在该待标注图像中的区域重合度；

若确定所述区域重合度不小于设定重合度，确定该单字信息归属于所述文字行信息；

根据归属于所述文字行信息的单字信息，确定所述文字行信息对应的字符串；

根据所述单字识别结果，对所述文字行识别结果进行校正，具体包括：

根据所述字符串，对所述文字行识别结果进行校正。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述字符串，对所述文字行识别结果进行校正，具体包括：

若确定所述字符串与所述文字行信息之间满足预设条件，根据所述字符串，对所述文字行识别结果进行校正；

所述方法还包括：

若确定所述字符串与所述文字行信息之间不满足所述预设条件，不对该待标注图像进行标注。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述字符串与所述文字行信息之间满足预设条件，具体包括：

确定所述文字行信息所包含的单字的单字数，作为第一字数；

针对所述文字行信息中包含的每个单字，若确定该单字与所述字符串中相同位置的单字相同，确定该单字为第一目标单字；

确定所述文字行信息中包含的第一目标单字的单字数，作为第二字数；

若确定所述第二字数与所述第一字数之间的比值不小于设定比值，确定所述字符串与所述文字行信息之间满足预设条件。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据归属于所述文字行信息的单字信息，确定所述文字行信息对应的字符串，具体包括：

根据归属于所述文字行信息的单字信息在该待标注图像中的单字位置，确定归属于所述文字行信息的单字信息在该待标注图像中的文字斜率；

根据所述文字斜率，对归属于所述文字行信息的单字信息进行排序，得到所述字符串。