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申请/专利权人：北京中安未来科技有限公司
摘要：本申请涉及文字识别模型训练、文字识别方法及装置、设备、介质，应用于人工智能技术领域，模型训练方法包括：将文字背景分割模型与第一文字识别模型的特征提取网络连接得到第二文字识别模型；保持文字背景分割模型部分的网络参数值不变，利用第一样本图像和文字识别结果，对特征提取网络和序列建模网络进行训练，得到第三文字识别模型。获取第二样本图像及文字识别结果、文字背景分割结果；将每个第二样本图像输入第三文字识别模型，得到文字识别预测结果和文字背景分割预测结果。将文字识别损失值和文字背景分割损失值的加权之和作为整体损失值，并对第三文字识别模型各个部分的网络参数值进行调整，得到第四文字识别模型。可提高识别的准确性。
主权项：1.一种文字识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先训练完成的文字背景分割模型，所述文字背景分割模型用于分离出图像中的文字和背景的分割结果；将所述文字背景分割模型中多个不同尺度的层分别与预先构建的第一文字识别模型的特征提取网络部分中的多个层连接，得到第二文字识别模型；所述第一文字识别模型包括：特征提取网络部分和序列建模网络部分；获取多个第一样本图像及每个第一样本图像中的文字识别结果；保持所述第二文字识别模型中文字背景分割模型部分的网络参数值不变，利用所述第一样本图像和所述第一样本图像中的文字识别结果，对所述第二文字识别模型中的特征提取网络部分和序列建模网络部分进行训练，得到第三文字识别模型；获取多个第二样本图像及每个第二样本图像的文字识别结果和文字背景分割结果；将每个第二样本图像输入所述第三文字识别模型，得到所述第二样本图像的文字识别预测结果和文字背景分割预测结果；基于所述第二样本图像的文字识别结果和文字识别预测结果，得到文字识别损失值；基于所述第二样本图像的文字背景分割结果和文字背景分割预测结果，得到文字背景分割损失值；将所述文字识别损失值和所述文字背景分割损失值的加权之和作为整体损失值；基于所述整体损失值，对所述第三文字识别模型中文字背景分割模型部分、特征提取网络部分和序列建模网络部分的网络参数值进行调整，得到第四文字识别模型。
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权利要求：
百度查询： 北京中安未来科技有限公司 文字识别模型训练、文字识别方法及装置、设备、介质
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