下面首先简单的介绍一下华为云文字识别产品，随后重点讲我们的关键技术、关键能力，产品的优化之路，做产品需要注意到问题以及踩过的坑。其中很多点是整个人工智能或者以数据为驱动的产品都需要注意的。
我们是做产品的，但是我们也会参与一些比赛，或者是写一些论文，来提升我们的技术影响力，比如说2019年ICDAR票据识别比赛，我们协同华中大联合一起参与了这次比赛。在端到端文字识别赛道上，我们以96.43的超高精度取得了世界第一。这个呢，远远超过了2至5名，大概是两个点左右，同时我们也会申请一些专利。因为我们的创新性，我们获得了2019数博会领先科技成果奖的新产品奖。
这是我们华为云文字识别服务的全景图，主要包含五大类，包括通用类，票据类，证件类，行业类，和定制类，通用类包括通用文字，通用表格，网络截图等。票据类呢，是指各种票，只是比如说是增值税发票，火车票，出租车票等。证件类呢，则是各种证件，比如身份证，驾驶证，行驶证，护照等。行业类是面向特定行业的，比如说物流行业的电子面单，纸质面单，比如说生活方面的燃气表，比如说医疗行业的医学检验单等。定制类呢，则是对客户进行特殊定制的，比如说是海外的身份证。
助力企业生产效率提升，降低运营成本
下面是我们的关键技术，我们融合了多种图像处理技术，具有高精度，鲁棒性和自适应性等特点。文字识别精度特别高，支持错行，盖章，文字叠加等复杂场景，支持多种类型单据，自适应不同质量图片。整个流程呢，主要是如下，包括图像预处理，表格提取，有没有表格进一步处理，文字定位，其中可能会有文字矫正，文字识别，文字后处理等，最后返回给客户的是结构化的json数据。
那么我们这些特点是如何做到的呢。首先呢，是从硬件开始，我们会协同华为云的昇腾芯片做了底层的优化。比如说LSTM多算子融合，比如说算子重写。其实呢，做深度学习，最好能够从底层硬件优化开始，当然很多小公司做不到这一点，那就需要在上层优化算法了。还有一点是我们会对图像进行多种预处理，以提高训练速度，比如说是我们会把不同的文字成长度，基于多线程放在多个队列里，然后提高取出数据的速度。也会对累计梯度聚合优化等，一亿的切片数据，10小时完成训练
模型算法需要持续更新，比如说我们2018年发在IEEE上的一篇文章，ITE。我们采用了类似Textbox的思想，把RetinaNet的Anchor重新设计了。然后同时对Kernel等各方面进行了全面优化，最终呢，比直接应用RetinaNet的性能提高了十个点左右。
同我们做产品的时候会遇到各种各样的场景，比如说右边的盖章检测。这是我们广东的一个客户的实际场景，需要识别盖章里的内容。盖章除了我图上的椭圆章，其实还有圆形章，方形章、三角形的章等。我们用了各种弧形文字检测算法，检测性能都达不到客户的需求，后来我们做了基于字符的一些优化之后，大概准确率达到了96%左右，基本上可以满足了客户的需求度，所以说呢。无论是做写论文儿还是做产品，一定要持续的优化算法。很多原始的算法即使性能很好，但在实际场景往往达不到论文里描述的效果。文字识别不优化算法，不如回家卖地瓜。
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在深度学习时代，数据成为关键，对数据的需求量非常大。但是数据总是有限的，标注数据的成本也巨大，同时需要时间，合成数据基本上成了必选之路。最左边的是syntext，相信很多团队都在用，首先使用分割提取到了几何信息和分割结果，随后计算景深。然后找到平滑区域生成文字。
我们也会使用传统方法，比如说opencv、pillow等用来合成整张图片。我们针对文字自研了一套丰富的增强的算子库，增加了很多开源工程没有的算子。同时呢，我们会也会通过GAN转换一些切片。当然啦，GAN有的时候转换过的内容会比较莫名其妙。这也是深度学习的问题，很多时候因为不可解释，你不知道你得到的会是什么。
作者：blackmoon