[发明专利]基于多字典样本加权的文本识别方法在审
| 申请号： | 202111458126.X | 申请日： | 2021-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN114120321A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 王铎;陈坤;张欣;郭宏泰;孙阳;杨延平;张磊;李磊;时孟旭 | 申请（专利权）人： | 北京比特易湃信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/10 | 分类号： | G06V30/10;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/772;G06V10/82;G06F40/216;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京棘龙知识产权代理有限公司 11740 | 代理人： | 李改平 |
| 地址： | 100044 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于多字典样本加权的文本识别方法，所述基于多字典样本加权的文本识别方法包括如下步骤：预处理和数据增强、特征提取、多头分支、随机Mask、损失加权以及模型更新。本申请的有益之处在不降低模型性能的基础上，可以有效利用已有预训练模型，实现多个字典的联合训练，可迭代使用原训练数据集的模型文件，不用从头训练，即可得到增量式的学习结果，降低了训练的难度和时间；通过对损失计算的优化，缓解了训练样本不均衡的问题，提高模型的精度，基于训练数据集的统计量，通过对损失值做加权，缓解了模型过拟合的程度，提高了模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多字 样本 加权 文本 识别 方法 | ||
【主权项】：
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