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序列化编码图像特征和文字特征解码（Encoder-Decoder的结构）能在利用图像的纹理特征进行文字识别的同时，引入较强的语义信息，并利用这种上下文的语义信息来补全识别结果。

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文本序列识别模型目前已覆盖英文、中文一级字库和常用的繁体字字库，对于艺术文本、模糊文本具有较好的识别性能。

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目前高德主要依赖深度学习的方式解决场景文字的识别问题，相对国外地图数据，国内汉字的基数大，文字结构复杂导致对数据多样性的要求更高，数据不足成为主要痛点。

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外，图像的模糊问题往往会影响自动化识别的性能和数据的制作效率，如何识别模糊和对模糊的处理也是高德的研究课题之一。

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另一种数据扩充的解决办法是数据合成，例如阿里巴巴达摩院的SwapText利用风格迁移的方式完成数据生成。

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模糊通常造成场景识别文本未检测和无法识别的问题。在学术界超分辨率是解决模糊问题的主要方式之一，TextSR通过SRGAN对文本超分的方式，还原高清文本图像，解决模糊识别的问题。

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对比TextSR，首尔大学和马萨诸塞大学在Better to Follow文中提出通过GAN对特征的超分辨率方式，没有直接生成新的图像而是将超分辨率网络集成在检测网络中，在效果接近的同时，由于其采用End-to-End的模式，计算效率大幅提高。

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MaxCompute作为企业级SaaS模式云数据仓库，正在为客户业务及其数据提供持续的安全保护。

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MaxCompute 可以帮助用户很好的回答这些问题。 MaxCompute 平台构建了统一的元数据管理，基于统一元数据和完备的平台日志，向用户提供元数据和相关日志数据。

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用户可以基于 MaxCompute 的 Information Schema，构建自己的数据管理应用。