在当今竞争激烈的职场环境中，招聘人员需要快速准确地获取候选人的相关信息，例如工作经验年数、前任雇主等。然而，传统的光学字符识别（OCR）方法在处理日益流行的双栏简历格式时，常常面临准确识别文本的挑战。本文将展示如何利用计算机视觉和YOLOv5（You Only Look Once）模型来高效地分割双栏简历，从而提高OCR的准确性。
这项任务的主要挑战在于简历中存在多个栏目，这使得传统的OCR技术难以准确提取文本。近年来，计算机视觉技术被提出作为解决这一问题的方法。然而，这些方法大多基于规则，因此不够灵活，无法应对现实世界简历的多样性。方法基于深度学习技术，使用神经网络来识别不同的特征。在测试中，发现这种方法能够准确分割双栏简历，无论其布局和格式如何。
首先，需要收集双栏简历的数据集。这个数据集将用于训练计算机视觉模型以执行双栏简历分割。在情况下，使用网络爬虫技术收集了1000张双栏简历图像。接下来，使用Roboflow，这是一个端到端的计算机视觉平台，来标记数据集。Roboflow提供了帮助快速准确标记图像的工具。
接下来，需要标记数据，以便它可以用于训练计算机视觉模型。使用Roboflow平台标记数据是一种有效的方法。Roboflow Annotate允许上传图像并使用图形用户界面进行标记。该平台还提供了多种工具，使标记过程更加高效，例如自动标注工具和预定义的标签类别。在标记简历时，不同的栏目和简历部分被赋予了自己的边界框。
一旦有了标记好的数据集，下一步就是使用一系列数据增强技术来增加增强图像，例如翻转、旋转和颜色抖动。这让能够增加数据集的大小并使其更加多样化，从而帮助模型学习如何在图像中识别不同的特征。除了数据增强，Roboflow还提供了图像预处理技术，例如调整大小、归一化和裁剪。使用这些技术确保图像处于标准格式，准备好用于训练。
一旦生成了标记好的数据集，就训练了一个计算机视觉模型。在这种情况下，YOLOv5被用作计算机视觉模型。Roboflow平台提供了许多工具来帮助训练过程，例如基于Microsoft COCO数据集的预训练模型，可以微调到特定数据集，以及用于可视化训练过程和评估模型性能的工具。完成训练过程后，模型将能够准确分割双栏简历到各自的栏目。