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 在诸如文档扫描、证照拍摄等过程中，有时为了拍摄更清晰，会将拍摄设备进行旋转，导致得到的图片也是不同方向的。此时，标准的OCR流程无法很好地应对这些数据。利用图像分类技术，可以预先判断含文字图像的方向，并将其进行方向调整，从而提高OCR处理的准确性。该案例提供了用户使用 PaddleClas 的超轻量图像分类方案（PULC，Practical Ultra Lightweight Classification）快速构建轻量级、高精度、可落地的含文字图像方向的分类模型。该模型可以广泛应用于金融、政务等行业的旋转图片的OCR处理场景中。
 
-下表列出了判断含文字图像方向分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第三行至第五行依次展现了替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0、使用 SSLD 预训练模型、使用 超参数搜索策略训练得到的模型的相关指标。
+下表列出了判断含文字图像方向分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第三行至第五行依次展现了替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0、使用 SSLD 预训练模型、使用EDA策略训练得到的模型的相关指标。
 
-| 模型                    | 精度（%） | 延时（ms） | 存储（M） | 策略                                  |
-| ----------------------- | --------- | ---------- | --------- | ------------------------------------- |
-| SwinTranformer_tiny     | 99.12     | 89.65      | 107       | 使用ImageNet预训练模型                |
-| MobileNetV3_small_x0_35 | 83.61     | 2.95       | 17        | 使用ImageNet预训练模型                |
-| PPLCNet_x1_0            | 97.85     | 2.16       | 6.5       | 使用ImageNet预训练模型                |
-| PPLCNet_x1_0            | 98.02     | 2.16       | 6.5       | 使用SSLD预训练模型                    |
-| **PPLCNet_x1_0**        | **99.06** | **2.16**   | **6.5**   | 使用SSLD预训练模型+SHAS超参数搜索策略 |
+| 模型                    | 精度（%） | 延时（ms） | 存储（M） | 策略                       |
+| ----------------------- | --------- | ---------- | --------- | -------------------------- |
+| SwinTranformer_tiny     | 99.12     | 89.65      | 107       | 使用ImageNet预训练模型     |
+| MobileNetV3_small_x0_35 | 83.61     | 2.95       | 17        | 使用ImageNet预训练模型     |
+| PPLCNet_x1_0            | 97.85     | 2.16       | 6.5       | 使用ImageNet预训练模型     |
+| PPLCNet_x1_0            | 99.02     | 2.16       | 6.5       | 使用SSLD预训练模型         |
+| **PPLCNet_x1_0**        | **99.06** | **2.16**   | **6.5**   | 使用SSLD预训练模型+EDA策略 |
 
-从表中可以看出，backbone 为 SwinTranformer_tiny 时精度比较高，但是推理速度较慢。将 backbone 替换为轻量级模型 MobileNetV3_small_x0_35 后，速度提升明显，但精度有了大幅下降。将 backbone 替换为 PPLCNet_x1_0 时，速度略为提升，同时精度较 MobileNetV3_small_x0_35 高了 14.24 个百分点。在此基础上，使用 SSLD 预训练模型后，在不改变推理速度的前提下，精度可以提升 0.17 个百分点，进一步地，当使用SHAS超参数搜索策略搜索最优超参数后，精度可以再提升 1.04 个百分点。此时，PPLCNet_x1_0 与 SwinTranformer_tiny 的精度差别不大，但是速度明显变快。关于 PULC 的训练方法和推理部署方法将在下面详细介绍。
+从表中可以看出，backbone 为 SwinTranformer_tiny 时精度比较高，但是推理速度较慢。将 backbone 替换为轻量级模型 MobileNetV3_small_x0_35 后，速度提升明显，但精度有了大幅下降。将 backbone 替换为 PPLCNet_x1_0 时，速度略为提升，同时精度较 MobileNetV3_small_x0_35 高了 14.24 个百分点。在此基础上，使用 SSLD 预训练模型后，在不改变推理速度的前提下，精度可以提升 1.17 个百分点，进一步地使用 EDA 策略后，精度可以再提升 0.04 个百分点。此时，PPLCNet_x1_0 与 SwinTranformer_tiny 的精度差别不大，但是速度明显变快。关于 PULC 的训练方法和推理部署方法将在下面详细介绍。
 
 **备注：**