Jiakui Wang

Thanks so much for your very rapid answer. If I want to do it with your first option, "This could potentially be done by having a second visible object in...

Sure, I am going to add it .

done, thanks for your notice

Thanks for letting me know!!!

Sure, you can search my wechat by name “sherchy” 。。。

有 benchmark 对比吗？

Thanks for your opinion ~~

这个 在 ctpn 这个框架下很够呛吧。。。估计得新增一个分类器。。。你可以考虑 训练一个 图像分类器，把分完类别的图片进行 densenet 文字识别。。。

我觉得应该没问题。。。当然，对于身份证，其实这个问题很简单，因为这些不同的字段在身份证上的位置是固定的。。。只要你校准了身份证的像素位置，这些不同的字段靠像素坐标应该就能确认下来。。。。

我感觉 ocr 还是需要语言模型的，这个必须要 lstm 来学习 。。。可能对于印刷体， lstm 不是那么重要。。。但是对于手写体，很多字 必须要根据上下文来进行推断的时候， 语言模型的重要性就会体现出来了。。。 我记得用百度 ocr 经常识别出 **“boo元”** 这样的结果，如果结合语言模型，应该可以推断 **“600元”** 是个更可能的组合。。。。