1樓：cryan
這兩個方向都做過。
從整體研究進展來說，識別任務現在的完成度比檢測任務要小，所以未來潛力比較大。檢測任務成熟的演算法比較多，大多數演算法用目標資料集訓練之後都能達到開箱即用的效果，我們實際落地的時候也是主要在考慮識別的問題，這方面除錯的時常比檢測要多的多。
但從難易程度說，文字檢測可以利用很多目標檢測的成果，有段時間也是很多文字檢測的結果都是從相應的目標檢測上做微調就可以發出文章的。文字識別目前可用的演算法也有，工業界經過精細調參之後效果也不差，但大多數開源的演算法並不可用，很多宣稱效果好的演算法實測並不能超過CRNN，很大的原因也是這個任務確實較難。
可用性來說，一般想要落地都需要給提供一整套的API給對方，所以肯定兩者都要做，但好的識別模型一般在網上找不到參考，這個要自己去做，算是核心競爭力。不過這個方向其實一些中小公司非常需要，乙個好的模型很容易找到成果轉化。
現在比較需要的研究方向大概包括：多語種（一些看起來不起眼的小語種其實很有市場），任意形狀的文字檢測與識別，提高速度（現在的識別模型普遍速度不高）
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