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CnOCR 纯数字识别新模型
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
CnOCR训练了一系列新的纯数字识别模型，包括densenet_lite_136-fc、densenet_lite_136-gru和densenet_lite_666-gru_large。模型可在线或离线使用，其中number-densenet_lite_136-fc可免费下载，number-densenet_lite_136-gru仅限星球会员免费使用，number-densenet_lite_666-gru_large需购买。
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关键要点
- 需要纯数字识别模型的原因是一些OCR应用场景只包含0~9的数字序列。
- CnOCR训练了一系列新的纯数字识别模型，包括densenet_lite_136-fc、densenet_lite_136-gru和densenet_lite_666-gru_large。
- 这些模型只能识别0~9的数字序列，不包含空格、小数点和正负号。
- 训练数据集包括合成数据和真实数据，合成数据有1.7M+样本，真实数据有13k+样本。
- 模型训练过程包括三个主要模型，分别为densenet_lite_136-fc、densenet_lite_136-gru和densenet_lite_666-gru_large。
- 模型的参数量和文件大小各不相同，densenet_lite_666-gru_large是最大的模型。
- 验证模型效果时，使用字错误率（CER）和完全匹配率来评估模型性能。
- 模型获取方式包括在线使用和离线下载，number-densenet_lite_136-fc可免费下载。
- number-densenet_lite_136-gru仅限星球会员免费使用，number-densenet_lite_666-gru_large需购买。
- 模型使用方法与CnOCR中其他模型相同，只需设置rec_model_name参数。
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