[发明专利]文字识别网络训练方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种文字识别网络训练方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取带有文字的样本图像集，其中，所述样本图像集中包括对应有正确文本标注信息和易混淆文本标注信息的第一样本图像；基于待训练的第一文字识别网络，确定所述第一样本图像对应的预测文本内容；基于所述正确文本标注信息和所述预测文本内容，确定以所述正确文本标注信息为监督信息时的第一损失值；以及基于所述易混淆文本标注信息和所述预测文本内容，确定以所述易混淆文本标注信息为监督信息时的第二损失值；基于所述第一损失值和所述第二损失值，训练所述待训练的第一文字识别网络。

技术领域

本公开涉及神经网络技术领域，具体而言，涉及一种文字识别网络训练方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

相关技术中，在训练第一文字识别网络时，一般是为带有文字的样本图像添加标注信息，该标注信息用于表示样本图像中带有的文字内容，然后将样本图像输入至第一文字识别网络中，再基于第一文字识别网络的输出和标注信息，对第一文字识别网络进行训练。

然而由于部分文字之间相似性太高，例如字母“O”和数字“0”，因此基于这种方法训练出的第一文字识别网络对于这些易混淆的文字的识别精度较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种文字识别网络训练方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种文字识别网络训练方法，包括：

获取带有文字的样本图像集，其中，所述样本图像集中包括对应有正确文本标注信息和易混淆文本标注信息的第一样本图像；

基于待训练的第一文字识别网络，确定所述第一样本图像对应的预测文本内容；

基于所述正确文本标注信息和所述预测文本内容，确定以所述正确文本标注信息为监督信息时的第一损失值；以及基于所述易混淆文本标注信息和所述预测文本内容，确定以所述易混淆文本标注信息为监督信息时的第二损失值；

基于所述第一损失值和所述第二损失值，训练所述待训练的第一文字识别网络。

通过上述方法，分别将第一样本图像的正确文本标注信息和易混淆文本标注信息作为监督数据，计算训练过程中的第一损失值和第二损失值，然后基于第一损失值和第二损失值，训练第一文字识别网络，这样由于第一文字识别网络在训练过程中使用的第一样本图像添加了易混淆文本标注信息，因此第一文字识别网络能够提升对于易混淆文本的识别能力，也即这种训练方法提升了第一文字识别网络的网络精度。

一种可能的实施方式中，所述方法还包括根据以下方法确定所述样本图像集中的第一样本图像以及所述第一样本图像对应的易混淆文本标注信息：

将所述样本图像集中的目标样本图像输入至预先训练的第二文字识别网络中，确定所述目标样本图像对应的预测文本内容；其中，所述第二文字识别网络是基于所述样本图像集中的样本图像和所述样本图像对应的正确文本标注信息训练得到的；

在基于所述目标样本图像的所述正确文本标注信息检测到，所述目标样本图像对应的预测文本内容中存在错误文本内容的情况下，将所述目标样本图像作为所述第一样本图像，将所述目标样本图像的预测文本内容作为所述第一样本图像的易混淆文本标注信息。

这样通过第二文字识别网络确定第一样本图像和易混淆文本标注信息，可以提升第一样本图像标注的效率和精度，避免人工再去对第一样本图像进行标注。

一种可能的实施方式中，所述待训练的第一文字识别网络为预先训练的第二文字识别网络，所述第二文字识别网络用于生成所述第一样本图像的易混淆文本标注信息。

直接在已经训练好的第二文字识别网络的基础上，再基于第一样本图像对第二文字识别网络进行训练，可以提升网络的训练速度。