deep-text-recognition-benchmark

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训练场景文字识别模型时，各家方法声称的效果往往让人难以判断，Clova AI 这个基准项目提供了清晰的比较框架。它把识别流程拆成变换、特征提取、序列建模和预测四个独立模块，你可以自由替换 TPS、ResNet、BiLSTM 或注意力头等组件，并直接看到对精度、速度和内存的影响。项目还附带预训练权重、LMDB 格式的训练与评估数据集，以及带修正标签的失败案例分析，当模型频繁读错某些词时，这些资料能帮你定位原因。需要说明的是，这是一个研究型基准而非开箱即用的 OCR 服务，使用前通常要针对自己的数据训练或微调，但模块化的对比方式和现成模型已经让这项工作透明了许多。