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OCR），支持 表格識別 、文檔識別、網絡圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動化識別，自適應分析各種版面和表格，快速實現各種文檔電子化。 通用類 OCR（ General OCR ），支持表格識別、文檔識別、網絡圖片識別、手寫文字識別、智能分來自：專題![]()
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因此本次比賽要求垃圾分類模型具有較高的泛化能力和抗干擾能力，以保證模型識別準確率。開發(fā)者既可以使用已有標記圖片，也可以自己標注圖片。當你標注更多種類，更光怪陸離種類的垃圾圖片時，會提高模型識別準確率，也會提高決賽分數。 本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯面向全社會開放，個人、高等院校、科研單位、來自：百科![]()
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內（具體請以各個服務API文檔為準）。 文字識別如何提高識別速度？ 識別速度與圖片大小有關，圖片大小會影響網絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。根據實踐經驗，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M來自：專題
