新手分
55/100
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。
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
PaddlePaddle 训练与推理
OCR 文本检测与识别
文本行四点坐标预测
PaddleOCR 模型部署
Python 3.7 兼容开发
JSONL 结果文件生成
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
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。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。