MAERec

新的集成方法提高了艺术文本识别的准确性

研究人员开发了一种新的艺术文本识别（ATR）方法，提高了在WordArt-V1.5等挑战性数据集上的准确性。该方法将多个现有模型（SVTRv2、PARSeq、MAERec）组合成一个置信度感知的集成，根据字符置信度优先考虑预测。此外，一个使用Needleman-Wunsch算法和词典引导校正的精炼阶段针对长词，这些词在准确识别方面尤其困难。该系统在特定的测试分割上实现了89.90%的单词识别准确率，优于单个模型，并在长词上显示出显著的提升。