【文档OCR模型需要怎样的高质量数据？PP-OCRv5数据策略实证分析及真实场景数据合成思路】数据才是当前模型能力和决定是否可以落地的关键，尤其是现在的高质量这个东西，啥叫高质量，对模型性能有好处，并且能够形成标准化的数据资产就是高质量。先看PP-OCRv5中的数据策略实证分析，轻量级模型的性能上限由训练数据的难度、精度、多样性决定，而非仅参数规模，进而以数据为核心思路研发PP-OCRv5，也就是还是做数据。另一个是真实场景数据DocMix-3M的思路，通过组合原子元素与预先设计的版式模板生成逼真的样本。首先从多个来源构建标准化元素（表格、公式、段落、图表）的仓库，并收集带有注释阅读顺序的版式模板，以捕捉真实文档中观察到的结构模式。在空间和结构约束下，将采样的元素放置到模板中，合成文档实例，从而生成多样且版式丰富的页面。关注数据，关注本质，回到数据中去，也是高质量数据集的一个框架内容。对数据侧感兴趣的可关注。http://t.cn/AXfegNp7