2020年最佳OCR软件是什么?

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计算机视觉面临数据依赖性的挑战。许多模型需要大型、高质量的数据集进行训练,这些数据集可能并不总是可用或足够多样化以处理现实世界的场景。数据集中的偏差可能导致识别代表性不足的组或对象的性能不佳。另一个限制是计算成本。训练和部署计算机视觉模型,尤其是基于深度学习的模型,需要大量的计算能力和存储。这可能会限制小型组织或边缘系统等资源受限设备的可访问性。泛化仍然是一个障碍。模型在暴露于与训练数据不同的环境或条件时经常会遇到困难。例如,在晴朗的天气中训练的物体检测模型在有雾的条件下可能会失败,这给自动驾驶等应用带来了挑战。

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