Q: 
Deep OCRを使用するために"apply_deep_ocr"を使用しておりますが
処理時間が長いです。短縮する方法を教えてください。

A: 
"apply_deep_ocr"や"apply_dl_model"での処理時間は初めて実行するときにメモリ確保を行う関係から長くなります。
そのため、初期設定の段階で"apply_deep_ocr"を実行いたしますと、
目的の実行時には処理時間が短縮されます。
そのほかには、下記の点が挙げられます。

１．正規化画像サイズを小さくする
サンプルプログラムは正規化画像サイズ'detection_image_width'、'detection_image_height'の値を小さくすることで処理速度が速くなる場合がございます。
正規化画像サイズの設定はset_deep_ocr_paramで行うことが可能です。
設定しなければ画像サイズがデフォルト値（1024×1024）になっておりますが、apply_deep_ocrを行う前に下記のように小さく設定していただければと存じます。
*例：正規化画像サイズを500×500で設定する場合
set_deep_ocr_param(DeepOcrHandle, 'detection_image_width', 500)
set_deep_ocr_param(DeepOcrHandle, 'detection_image_height', 500)

また 正規化画像サイズを変更する際 画像サイズを大幅に小さくしますと、
文字がつぶれてしまい、精度が出なくなってしまう可能性がございますのでご注意ください。

２．文字認識（Recognition）のみ行う
DeepOCRのプログラムは大きく分けて文字の領域検出（Detection）と、文字の認識（Recognition）に分かれております。
処理時間としては、文字の認識処理と比較すると 画像全体から文字領域を検出する処理の方が多少時間がかかってしまいます。

例として サンプルプログラムdeep_ocr_workflowの81~147行目では、文字認識のみを行っております。
よろしければ、サンプルプログラムをご確認頂いて お試しいただけますでしょうか。

また、現在DeepOCRの検証はGPUを使用されておりますでしょうか。
もしCPUを使用されている場合にはGPU使用時と比較しますと処理時間が多くかかってしまう可能性がございます。
上記確認しても要求する処理時間に至らない場合には、GPUを使用していただくこともご検討いただけますと幸いです。