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PaddleOCR之所以具有较高的识别准确率，主要有以下几个原因：
使用深度学习技术：PaddleOCR基于深度学习技术，采用了一系列优秀的神经网络模型，如DB（Detachment-based）网络、EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detector）、CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）等，这些模型在文本检测和识别任务中具有较高的性能。
大量标注数据：PaddleOCR使用了大量的标注文本数据来训练模型，这有助于模型学习到更多的文本特征，提高了识别准确率。
多种文本检测和识别方法：PaddleOCR支持多种文本检测和识别方法，如基于位置的文本检测和基于序列的文本识别，这样可以更好地适应不同场景下的文本识别需求，提高了准确率和鲁棒性。
持续优化和改进：PaddleOCR团队持续对模型进行优化和改进，不断更新模型和算法，提升识别准确率和性能。
综上所述，PaddleOCR之所以识别准确率较高，是由于其采用了深度学习技术、大量标注数据、多种文本检测和识别方法以及持续优化和改进等因素的综合作用。
