2019年6月，兩年一屆的國際文檔分析與識別競賽（ICDAR）落下帷幕，這是全球文字識別（OCR）領域最頂級賽事。騰訊數平精準推薦團隊(Data Platform Precision Recommendation, Tencent-DPPR)在本屆比賽中斬獲7項冠軍，成績遙遙領先其他參賽隊伍。這也是繼2017年團隊勇奪4項官方認證冠軍后再創佳績，同時也標志著騰訊OCR技術穩居國際第一流水準。

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國際文檔分析與識別大會ICDAR（International Conference on Document Analysis and Recognition）自1991年開始，今年為第十五屆。自2003年大會開始設立技術競賽，ICDAR競賽因其極高技術難度和強大實用性，一直是各大科研院校、科技公司的競逐焦點。與賽后非正式刷榜不同，ICDAR官方認證的正式競賽采用全新數據集，且賽期內不公布參賽團隊信息和成績，限制提交時間和次數，屬于高難度“盲打”，吸引國內外眾多隊伍參賽。2019屆競賽巨頭云集，據賽后不完全統計，本屆共有過百支隊伍角逐，參賽隊伍包括：（1）企業團隊：騰訊、阿里、百度、華為、聯想、平安、商湯、曠視、美團點評、科大訊飛、VIVO、北大方正、搜狗、第四范式、合合信息、三星、Line，等；（2）學校團隊：清華、北大、中科院、華中科大、復旦、上海交大、中科大、北航、南京大學、南京航空、華南理工、同濟大學、哈工大、山東大學、四川大學、天津大學、卡耐基梅隆大學、澳洲阿德萊德大學等。

識別圖像和視頻中各類文字（OCR），是計算機視覺、自然語言處理、個性化推薦等AI任務的基礎技術。本屆競賽增加了多項中文和多語言識別任務，難度更高。騰訊數平精準推薦團隊基于自研算法，共參加了三大項比賽。

• LSVT項目（大規模弱標注街景文字識別）：包攬全部兩項冠軍

• MLT-19項目（多語言自然場景文字識別）：包攬全部四項冠軍

• ReCTS項目（中文招牌文字識別）：端到端文字識別Task獲得冠軍

三大比賽均難度極高，LSVT側重中英文街景拍攝圖，MLT-19側重多語言的自然場景和文檔等，ReCTS側重商戶拍照信息。部分比賽圖片展示如下：

ICDAR 2019競賽示例圖

LSVT（大規模弱標注街景文字識別）競賽由百度公司提供約45萬張街景圖片，街景文字識別可廣泛用于智能交通、地圖信息擴展、自動駕駛等，數據覆蓋了透視畸變、弱監督、低分辨率、藝術字、復雜排版等諸多技術難點。LSVT競賽包含文本檢測、端到端文字識別任務，騰訊數平獲得全部冠軍。官方排名如下：

LSVT文本檢測官方排名（Top-10）

LSVT端到端文字識別官方排名（Top-10）

ReCTS（中文招牌文字識別）競賽由美團公司提供2.5萬張業務圖片，該場景文字識別可廣泛用于商家推薦、商家信息自動識別等領域，覆蓋了透視畸變、復雜排版、模糊文字、藝術字等眾多技術難點。比賽包含端到端文字識別、單字符識別、文本行識別、文本行檢測等任務。騰訊數平在端到端文字識別獲得冠軍。官方排名如下：

ReCTS端到端文字識別官方排名（Top-10）

MLT-19（多語言自然場景文字識別）競賽由多國學者提供2萬張自然場景圖片，共有7大類語言（10個小類別），多語言文字識別可廣泛應用于拍照翻譯、文檔識別、交通信息識別等，數據覆蓋了跨語種識別、拍照角度多變、低對比度、復雜背景、復雜排版等眾多技術難點。比賽包含四個任務：多語言文本行檢測、詞條語言鑒別、文本檢測和語言鑒別、端到端多語種文字識別，騰訊數平獲得全部冠軍，且最多領先第二名達6.65%。官方排名如下：

MLT-19文本檢測官方排名（Top-10）

MLT-19詞條語言鑒別官方排名（Top-10）

MLT-19文本檢測和語言鑒別官方排名（Top-10）

MLT-19端到端多語種文字識別官方排名（Top-10）

團隊簡介

數平精準推薦團隊（Tencent Data Platform Precision Recommendation, Tencent-DPPR）是騰訊內部一支致力于實時精準推薦、海量大數據分析及廣告圖像理解等領域技術研發與技術落地的專業技術團隊。團隊在文本識別領域上已經深耕細作多年，自研的文本檢測、識別、端到端技術均處于業界領先，已在全球最權威ICDAR競賽中和諸多團隊競技，斬獲11項官方認證冠軍。國際競賽是技術水平的試金石和騰訊技術影響力的證明，同樣重要的還有技術應用與落地。數平精準推薦的OCR技術，憑借高精準度、高穩定性以及“專業、服務、伙伴”的理念，已支持公司內多個業務場景，如社交廣告、微信業務安全、騰訊云、騰訊視頻、信息流產品（手Q看點等）、拍照翻譯等，并獲得廣泛好評。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的腾讯数平精准推荐 | 横扫ICDAR 2019，斩获七项冠军的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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