概览
这场竞赛适合谁
适合已做过通用场景 OCR、能同时处理文本检测和文本识别的开发者或团队。需要能使用 PaddlePaddle/PaddleOCR 训练模型，并能将检测框坐标和对应文本按规定格式输出；若目标是进入决赛，还应能完成 AtomGit 代码开源和线下答辩。
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PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。作为飞桨开源社区最热门的套件开源项目，PaddleOCR 拥有业界领先的 PP-OCR 模型和多场景通用的表格识别模型，广受众多开发者和用户的认可和使用。本次算法模型挑战赛聚焦通用 OCR 模型，要求开发者以当前飞桨开源模型为基线，不断突破技术瓶颈，研发出更加高效准确的新模型。 Official tags: 通用 OCR 模型. Sign-ups: 426.
参赛准备
从报名到首次提交的准备步骤
- 01
PaddlePaddle 训练与推理
- 02
OCR 文本检测与识别
- 03
文本行四点坐标预测
- 04
PaddleOCR 模型部署
- 05
Python 3.7 兼容开发
- 06
JSONL 结果文件生成
投入前确认：难点不只是提升端到端识别效果，还要在与官方基线速度差距合理的条件下完成模型优化。B 榜还要求提交可在指定 PaddlePaddle 与 Python 环境中运行的模型包；若改动后处理，则必须提供能自动生成 result.txt 的 predict.py 和依赖配置。
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