PaddleOCR的核心技术基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。通过这些技术，PaddleOCR能够有效地提取图像中的特征，并进行文字识别。
在实现过程中，PaddleOCR采用了多阶段的识别流程。首先，对输入图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，以提高识别的准确性。然后，利用CNN提取图像中的局部特征，再通过RNN进行序列建模，最终输出识别结果。
为了提升识别效果，PaddleOCR还引入了注意力机制和Transformer等先进技术，使得模型在处理长文本和复杂布局时表现更加优异。
此外，PaddleOCR支持多种训练方式，包括端到端训练和分步训练，用户可以根据自己的需求选择合适的训练方法。同时，它还提供了丰富的评估指标，帮助用户更好地了解模型的性能。
免责声明：本文由AI生成。
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