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鸭嘴兽：一种通用的文本阅读专用模型
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文重新评估了场景文字识别（STR）的性能，并提出了一个大规模的真实STR数据集Union14M。实验证明STR在真实场景中仍面临许多挑战。作者通过分析模型的错误模式确定了STR领域的七个难题，并构建了一个以挑战为驱动的基准。作者发现自监督预训练可以显著提高STR模型在真实场景中的鲁棒性。
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关键要点
- 本文重新评估了场景文字识别（STR）的性能。
- 提出了一个大规模的真实STR数据集Union14M，包含400万张带标签图像和1000万张未标记图像。
- 实验证明13个模型在400万张有标签图像上只能达到66.53％的平均准确率。
- 通过分析模型的错误模式，确定了STR领域的七个难题。
- 构建了一个以挑战为驱动的基准，包括八个独立子集，以促进该领域的进一步发展。
- 作者发现自监督预训练可以显著提高STR模型在真实场景中的鲁棒性。
- STR在真实场景中仍面临许多挑战，利用数据可能是一个有希望的解决方案。
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