基于深度學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)發(fā)票識(shí)別系統(tǒng)
摘要:為解決特定場(chǎng)景的發(fā)票文本在識(shí)別上造成的誤差,文章設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)CRNN 的發(fā)票文本識(shí)別算法。由于拍攝圖片質(zhì)量較差,一般算法的識(shí)別精度有限,在輕量級(jí)的移動(dòng)端很難實(shí)現(xiàn)理想的識(shí)別效果。針對(duì)該問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)RCNN 識(shí)別算法,再將RNN 替換為Attention 和Cross-Attention 進(jìn)行計(jì)算。(剩余1230字)
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- 電腦知識(shí)與技術(shù)
- 2023年17期
目錄
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