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（第四届泰迪杯数据挖掘挑战赛特等奖案例全流程拆解）

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一、案例背景与核心挑战

1.1 行业痛点与场景需求

在电商平台中，商品图片常包含促销文字（如“3折起”“限时秒杀”），但部分商家采用隐蔽文字误导消费者（如“起”字极小或位于边角）。传统人工审核效率低（日均处理量<500张/人），且易因视觉疲劳导致漏检。根据某电商平台统计，2024年因图片文字误导引发的投诉占比达32.7%。

核心痛点：

1. 文字检测难度高：字符尺寸差异大（5px~200px）、字体多样（中文/英文/艺术字）、背景复杂（反光、纹理干扰）。

2. 实时性要求严格：需在200ms内完成单图检测，以支持实时审核（日均处理量>100万张）。

3. 标注数据稀缺：带精确字符位置标注的图片仅占公开数据集的5%，且存在标注偏移（平均IoU误差18%）。

1.2 技术目标与评价指标

任务	技术指标	实现难点
字符区域检测	mAP@0.5 > 0.88	小字符检测（<10px）与粘连字符分割
字符识别	准确率 > 95%	艺术字体、低对比度文字识别
系统端到端延迟	< 200ms/图	模型轻量化（参数量 < 2M）
跨场景泛化能力	新场景F1下降 < 5%	光照变化、透视畸变适应性

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二、数据工程：构建高质量训练集

2.1 数据采集与标注策略

2.1.1 多源数据融合

• 真实数据：爬取淘宝、京东等平台商品图片50万张，筛选含文字图片12万张。

• 合成数据：