Para o reconhecimento de documentos complexos, as seguintes estratégias de otimização são recomendadas: primeiro, tente alternar entre diferentes modelos de OCR, por exemplo, para documentos que contenham tabelas e fórmulas, os modelos MinerU ou PP-StructureV3 podem ser preferidos. Em segundo lugar, a clareza do documento pode ser ajustada para garantir que a qualidade da digitalização ou da captura atenda aos requisitos de reconhecimento. Para conteúdo especial, como caligrafia, pode ser necessário experimentar várias vezes diferentes combinações de modelos. Os usuários registrados podem usar a função de comparação de vários modelos e fazer testes em paralelo para encontrar a melhor solução. Se os problemas persistirem, é recomendável entrar em contato com a equipe de suporte técnico para fornecer documentos de amostra para otimização direcionada. A plataforma atualiza regularmente os algoritmos do modelo, portanto, fique atento às atualizações para obter melhores resultados de reconhecimento.
Essa resposta foi extraída do artigoAI Fast Station: uma ferramenta de análise de documentos para comparar modelos de OCR com um cliqueO
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