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 ## 介绍（Introduction）
 **验证码识别模型（ocr-captcha）**专门识别常见验证码的模型，训练模型有2个：
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+  1.**small**:训练数据大小为700MB，约8.4万张验证码图片，训练轮次27轮，最终的精度将近100%，推荐下载这个模型；
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+  2.**big**:训练数据大小为11G，约135万个验证码图片，训练轮次1轮，最终的精度将近93.95%(由于资源问题，无法训练太久)；
 
-1.**small**:训练数据大小为700MB，约8.4万张验证码图片，训练轮次27轮，最终的精度将近100%，推荐下载这个模型；
+## 数据分布
 
-2.**big**:训练数据大小为11G，约135万个验证码图片，训练轮次1轮，最终的精度将近93.95%(由于资源问题，无法训练太久)；
+  1.**类型**：1. 纯数字型；2. 数字+字母型；3.纯字母型（大小写）
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+  2.**长度**：4位、5位、6位
 
-**数据分布**
+## 数据微调
 
-1.**类型**：1. 纯数字型；2. 数字+字母型；3.纯字母型（大小写）
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-2.**长度**：4位、5位、6位
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-**数据微调**
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-1.**基座模型**：基座模型参考达摩院发布的[读光-文字识别-行识别模型-中英-通用领域](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-general_damo/summary)
-2.**具体微调参考以上链接**
+  1.**基座模型**：基座模型参考达摩院发布的[读光-文字识别-行识别模型-中英-通用领域](https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-general_damo/summary)
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+  2.**具体微调参考以上链接**