認識精度に満足できない場合は、以下のようにトラブルシューティングを行うことができる：
- インプットの品質チェックPDFスキャン解像度≥300DPI、ファジー文書が再スキャンすることをお勧めします。
- モデルの完全性の検証OCRFlux-3Bのモデルファイル、特にvocab.jsonのような重要なファイルが揃っていることを確認する。
- 加工パラメータの調整特殊なフォントを使用した文書については、モデルでテキスト認識のしきい値を調整してみてください。
- セグメンテーション非常に大きな文書を章ごとに変換し、結合します。
高度なソリューション：
- GitHub経由で課題を提出する場合は、ドキュメントの例とエラーのスクリーンショットを添付してください。
- ドメインに特化した文書（例えば医学論文）については、微調整モデルを考える。
- Dockerログでメモリ使用量を確認し、必要に応じてコンテナのメモリ割り当てを増やす。
コミュニティ・サポートについては、プロジェクト・チームは重要な問題には48時間以内に対応することを約束しています。複雑なレイアウトの問題については、ツール内蔵のレイアウト・デバッグ・モードを使用して分析レポートを作成することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。OCRFlux: PDFや画像をMarkdownに変換する軽量ツールについて
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