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PaddleOCR과 Tesseract 비교 평가
SOTA OCR 모델로 PaddleOCR과 Tesseract를 비교 평가한 경험이 있습니다. 두 모델의 특성으로 PaddleOCR은 딥러닝 기반으로 복잡한 레이아웃과 손글씨에 강하고, Tesseract는 규칙 기반으로 깔끔한 인쇄체에서 빠른 처리속도가 장점입니다. 적용 사례로 금융 서류 디지털화 프로젝트에서 두 모델을 도메인별로 평가했습니다. 평가 방법으로 CER(Character Error Rate)와 처리 속도를 주요 지표로 측정하고, 문서 유형별(인쇄체·손글씨·표) 세분화 평가를 수행했습니다. 결과 활용으로 인쇄체 계약서는 Tesseract, 손글씨 포함 문서는 PaddleOCR을 사용하는 앙상블 라우팅 전략을 채택했습니다. 이 전략으로 전체 CER이 단일 모델 대비 18% 개선됐습니다.
이 결의 특징
인쇄체 계약서는 Tesseract, 손글씨 포함 문서는 PaddleOCR을 사용하는 앙상블 라우팅 전략이라는 설계 결론이 CER과 처리 속도를 문서 유형별로 세분화 평가한 과정에서 도출됐다는 연결이 분명합니다. 단순 비교 평가에서 끝나지 않고 실무 적용 전략까지 이어진 흔적이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
CER 18% 개선이라는 수치와 함께 모델 선택 근거를 특성 기반으로 설명하는 흔적이 살아 있을 때, 기술 비교 평가 능력과 실무 설계 판단력을 함께 보려는 자리에서 꼬리질문이 줄어드는 결이 자주 보입니다.