Update 光功率计数码管字符识别.md

applications/光功率计数码管字符识别.md

@@ -21,12 +21,16 @@
 
 第二步，使用文本识别模型获得准确的数字和单位信息。
 
-本项目主要介绍如何完成第二步文本识别部分，包括：
+本项目主要介绍如何完成第二步文本识别部分，包括：真实评估集的建立、训练数据的合成、基于 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个模型进行训练，以及评估和推理。
 
-* 真实评估集的建立
-* 训练数据的合成
-* 基于 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个模型进行训练
-* 评估并推理
+本项目难点如下：
+
+- 光功率计数码管字符数据较少，难以获取。
+- 数码管中小数点占像素较少，容易漏识别。
+
+针对以上问题， 本例选用 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个高精度模型训练，同时提供了真实数据挖掘案例和数据合成案例。基于 PP-OCRv3 模型，在构建的真实评估集上精度从 52% 提升至 72%，SVTR_Tiny 模型精度可达到 78.9%。
+
+aistudio项目链接: [光功率计数码管字符识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4049044?contributionType=1)
 
 ## 2. PaddleOCR 快速使用