Как сравнить две модели распознавания текста? Что смотреть и как технически реализовать сравнение?

Для сравнения двух моделей распознавания текста нужно оценить качество их работы по нескольким метрикам:

• Точность (Accuracy) — доля правильно распознанных символов или слов.
• Полнота (Recall) — насколько полно модель распознаёт все нужные элементы.
• Точность (Precision) — насколько распознанные элементы корректны.
• F1-мера — гармоническое среднее precision и recall.
• CER (Character Error Rate) и WER (Word Error Rate) — количество ошибок на символ или слово.

Технически сравнение реализуется так:

1. Собирается тестовый набор изображений с эталонными текстами (ground truth).
2. Обе модели применяются к этим изображениям, получая распознанные тексты.
3. Сравниваются результаты с эталоном, вычисляются метрики.

Пример на Python с использованием библиотеки jiwer для WER:

from jiwer import wer

reference = "это эталонный текст"
hypothesis1 = "это эталонный текст"
hypothesis2 = "это эталон текс"

print("WER модели 1:", wer(reference, hypothesis1))  # 0.0
print("WER модели 2:", wer(reference, hypothesis2))  # >0

Таким образом можно количественно оценить и сравнить качество моделей.