Reducto AI团队通过数据增强和模型调优两大策略提升RolmOCR的识别性能。技术方案包含：
- 训练数据集包含15%的旋转样本增强倾斜适应能力
- 20%的手写样本提高非常规字体的识别率
- 采用对比学习损失函数强化字符区分度
- 基于Qwen2.5-VL的跨模态预训练架构
这些优化带来显著的性能提升：
- 相比基础模型，手写识别错误率降低37%
- 倾斜文档的单词级准确率提升28个百分点
- 复杂背景下的文本提取成功率突破90%
实际应用证明，该方案在以下场景表现突出：学术论文的扫描件处理、历史档案数字化、以及混合排版的多语言文档识别。团队将持续通过数据迭代优化模型性能。
Essa resposta foi extraída do artigoRolmOCR: modelo de OCR de documentos para reconhecimento de caracteres manuscritos e inclinadosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " RolmOCR优化的训练策略提升复杂场景识别率
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