Эки текстти таануу моделдерин кантип салыштыруу керек? Ненин үстүнөн карап чыгуу керек жана салыштыруу техникалык жактан кантип ишке ашырылат?

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.