案例1
OCR文字識(shí)別流水線主要分為三個(gè)模塊：文字檢測(cè)->字符分割->字符識(shí)別
訓(xùn)練完成后整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率是72%，需要進(jìn)一步提升準(zhǔn)確率就需要單獨(dú)分析每個(gè)模塊的提升空間。
1）對(duì)于文件檢測(cè)模塊，把訓(xùn)練集的圖像人工確保標(biāo)注準(zhǔn)確的文本位置來(lái)作為輸入，系統(tǒng)準(zhǔn)確率提升到89%
2）對(duì)于字符分割模塊，用人工準(zhǔn)確標(biāo)注的文本位置作為輸入來(lái)代替文件檢測(cè)模塊的輸出結(jié)果，系統(tǒng)準(zhǔn)確率提升到90%
3）對(duì)于字符識(shí)別模塊，用人工準(zhǔn)確的分割數(shù)據(jù)作為輸入來(lái)代替字符分割模塊的輸入結(jié)果，系統(tǒng)準(zhǔn)確率提升到100%
根據(jù)準(zhǔn)確率的提升幅度來(lái)看，文件檢測(cè)模塊和字符識(shí)別模塊還有很大的提升空間，需要投入更多的精力優(yōu)化這兩個(gè)模塊。
案例2
人物識(shí)別流水線：圖像預(yù)處理->人臉檢測(cè)->眼睛分割->鼻子分割->嘴巴分割->邏輯回歸分類
訓(xùn)練完成后整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率是85%，需要進(jìn)一步提升準(zhǔn)確率就需要單獨(dú)分析每個(gè)模塊的提升空間。
1）對(duì)于圖像預(yù)處理模塊，需要根據(jù)圖像把人物和背景分開，用人工標(biāo)注的方式來(lái)準(zhǔn)確區(qū)分背景作為輸入，系統(tǒng)準(zhǔn)確率提升到85.1%
2）對(duì)于人臉檢測(cè)模塊，需要根據(jù)圖像框選出人臉位置，用人工去除背景的圖像作為輸入代替圖像預(yù)處理模塊的輸出結(jié)果，系統(tǒng)準(zhǔn)確率提升到91%
3）對(duì)于眼睛分割模塊，從人臉中框選出眼睛位置，用人工準(zhǔn)確標(biāo)注眼睛位置作為輸入代替人臉檢測(cè)模塊的輸出結(jié)果，系統(tǒng)準(zhǔn)確率提升到95%
以此類推.........
根據(jù)準(zhǔn)確率的提升幅度來(lái)看，人臉檢測(cè)模塊、眼睛分割和邏輯回歸分類模塊有較大的提升空間，需要投入更多的精力優(yōu)化這幾個(gè)模塊。
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