Wenn die Erkennungsgenauigkeit nicht zufriedenstellend ist, kann die Fehlerbehebung wie folgt durchgeführt werden:
- Überprüfung der Qualität der InputsStellen Sie sicher, dass die PDF-Scanauflösung ≥ 300DPI ist, bei unscharfen Dokumenten wird ein erneutes Scannen empfohlen.
- Validierung der ModellintegritätBestätigen Sie, dass die OCRFlux-3B-Modelldateien vollständig sind, insbesondere Schlüsseldateien wie vocab.json
- Einstellung der VerarbeitungsparameterBei Dokumenten mit speziellen Schriftarten versuchen Sie, den Schwellenwert für die Texterkennung im Modell anzupassen.
- SegmentierungKonvertieren und Zusammenführen sehr großer Dokumente in Kapiteln.
Fortgeschrittene Lösungen:
- Wenn Sie ein Problem über GitHub einreichen, fügen Sie eine Beispieldokumentation und einen Screenshot des Fehlers bei.
- Für domänenspezifische Dokumente (z. B. medizinische Dokumente) wird das Feinabstimmungsmodell verwendet
- Überprüfen Sie die Speichernutzung in den Docker-Protokollen und erhöhen Sie bei Bedarf die Speicherzuweisung für Container.
Im Rahmen des Community-Supports hat sich das Projektteam verpflichtet, auf kritische Probleme innerhalb von 48 Stunden zu reagieren. Bei komplexen Layout-Problemen empfiehlt es sich, den integrierten Layout-Debug-Modus des Tools zu verwenden, um Analyseberichte zu erstellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOCRFlux: Leichtes Tool zur Konvertierung von PDFs und Bildern in MarkdownDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie sollte ich Erkennungsfehler bei der Verwendung von OCRFlux beheben und beheben lassen?
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