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| 回复了 chjf2008 创建的主题 › 国家外观设计专利检索公共服务系统 图搜还挺准的，他们用的是什么模型来实现的？1 月 22 日 |
@fox0001 感谢，DINOv3 我前段时间也试过了，可能是我的场景类内相似度有点高，所以准确率不是特别好，我再研究研究
| 回复了 chjf2008 创建的主题 › 国家外观设计专利检索公共服务系统 图搜还挺准的，他们用的是什么模型来实现的？1 月 20 日 |
@fox0001 大佬求教，最近我也在做这个方向但是效果不是很好，除了 dino 提取特征后进行相似度比较外，还有其他优化的方向吗
| 回复了 Suinn 创建的主题 › 最新的 PaddleOCR-VL 模型大家有尝试过吗2025 年 10 月 28 日 |
@Sh1xin 😂我又仔细看了下评测，PaddleOCR-VL 是 qwen2.5 比的，没和 qwen3 比。我这边目前用的是 30B-A3B 那个
| 回复了 Suinn 创建的主题 › 大模型本地部署显存计算的问题2025 年 9 月 28 日 |
@hmbb 非常感谢，感觉这个比 huggingface 上的强了不止一点
| 回复了 Suinn 创建的主题 › 这样是否可以保证 OCR 识别率接近百分之 1002025 年 9 月 23 日 |
@kuanat 感谢分享，我图像处理和 vlm 学的还行，但确实没从事过真正生产端的 ocr 开发，你提到的需求场景几乎都采用人工复核的方式，我思考的点正是源自于是否能提供另一种模式，仅在服务不提供输出时再进行人工复核，对于输出部分的内容可以百分百信任
| 回复了 Suinn 创建的主题 › 这样是否可以保证 OCR 识别率接近百分之 1002025 年 9 月 22 日 |
@showonder 其实还是不太一样，说到底 ocr 本质基本是特征提取+分类，但 vlm 是有语义空间的，这种融合的说服力其实比单纯 ocr 的叠加要强上不少
| 回复了 Suinn 创建的主题 › 这样是否可以保证 OCR 识别率接近百分之 1002025 年 9 月 22 日 |
@retrocode o(*￣▽￣*)ブ感谢分享，这个思路确实很新颖
| 回复了 Suinn 创建的主题 › 这样是否可以保证 OCR 识别率接近百分之 1002025 年 9 月 22 日 |
@billbob 目前这个方案虽然无限降低了召回率，但几乎也过滤了所有假阳性的情况，现在比较头疼的点确实在于没法论证能达到百分百的准确率，直觉上来说总感觉就是无限逼近 100%😂