假设我想在边缘设备或其他架构上运行easyocr。如果我能将加载/推理策略对象注入到easyocr的示例中，那么这样做会非常容易，例如：easyocr.Reader(..., new ModelInterfaceImpl())。默认实现可能是PyTorch,也可以提供开箱即用的ONNX替代实现。
类似于这样(高层次定义):

DetectModelInterface {
abstract load()/init()
abstract predict()
abstract batch_predict()
abstract release()/close()/unload()
}

RecogModelInterface {
... same methods with different signatures
}

通过这种机制，我可以为Rockchip的NPU或Google Coral实现这个接口，并在具有硬件加速的边缘设备上运行easyocr,而无需依赖/安装PyTorch。还可以交换实现并测试各种模型组合。