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摘要
字符检测能够将图片中的信息转换为计算机可以处理的字符，是计算机机器
视觉领域十分重要的研究方向，在智慧办公、工业信息化等方向应用广泛。相较
传统算法，基于深度学习的字符检测算法能够获得更高的精确度，但是字符出现
的环境多种多样，包含复杂的纹理，给字符检测带来误检，或检测框不准确的问
题。同时在实际应用中，模型训练数据量大、计算资源消耗高等问题严重阻碍模
型的部署落地，算法的处理速度也限制了应用场景。因此，本文针对字符检测精
确度低、应用局限等问题，提出了两种字符检测算法，有效提高算法精度，并
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