文字辨識
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微調(Fine tune)是深度學習中遷移學習的一種方法，其中預訓練模型的權重會在新數據上進行訓練。
本文主要介紹如何使用新的訓練圖檔在tesseract 辨識模型進行Fine tune
有關於安裝的部分可以參考友人的其他文章
Tesseract OCR - 繁體中文【安裝篇】
將所有資料
平時都在用tesseract來辨識OCR的部分，在網路上也常常聽說easyOCR比tesseract好用，就拿之前測試的OCR素材來比較看看囉。
以下輸入同樣圖片直接測試，並非絕對誰就比較準，只單純測試數字含英文的部分。
圖片素材就是15碼(英文加數字)，檔名為OCR正確結果
上回寫了一篇 " 山的必要、樹的必要、小溪的必要。"。在網路上有不少人閲讀, 並入選方格子旅遊美食類 “即時精選”。最近剛剛好在拜讀 "子彈思考整理術" 一書, 對書中所寫的内容、概念颇有所感。心想, 不如來寫一篇姊妹篇, 就叫做 “紙的必要、筆的必要、書寫的必要“ 好了!
