CNN OCR Symbol.json是一種用于識別字符的深度學(xué)習(xí)模型，它是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一種重要技術(shù)。該模型可以識別不同種類的字符，例如數(shù)字、字母和符號，從而實現(xiàn)自動化的文字識別功能。

{
"version": "0.1",
"labels": {
"0": "0",
"1": "1",
"2": "2",
"3": "3",
"4": "4",
"5": "5",
"6": "6",
"7": "7",
"8": "8",
"9": "9",
"A": "A",
"B": "B",
"C": "C",
"D": "D",
"E": "E",
"F": "F",
"G": "G",
"H": "H",
"I": "I",
"J": "J",
"K": "K",
"L": "L",
"M": "M",
"N": "N",
"O": "O",
"P": "P",
"Q": "Q",
"R": "R",
"S": "S",
"T": "T",
"U": "U",
"V": "V",
"W": "W",
"X": "X",
"Y": "Y",
"Z": "Z",
"(": "(",
")": ")",
"+": "+",
"-": "-",
"*": "*",
"/": "/",
"=": "=",
"?": "?",
".": ".",
",": ","
}
}

Symbol.json是一個由標(biāo)簽和版本號組成的JSON格式文件。其中“l(fā)abels”表示了所有被識別的字符，其中每個字符在該模型中都有一個對應(yīng)的數(shù)字編號。例如，數(shù)字“0”對應(yīng)的編號為“0”。

CNN OCR Symbol.json可以用于自動化文字識別的應(yīng)用程序，比如說在掃描一本書之后將其文本化，或者在識別車牌號碼等場景中利用模型自動識別字符。