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GOT-OCR2.0

创新的OCR模型,它通过先进的技术提供了精准、高效的OCR解决方案。无论是文档数字化、场景文本识别还是票据处理等应用场景,GOT-OCR 2.0都能提供强大的支持。

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GOT-OCR2.0

GOT-OCR 2.0是什么:

GOT-OCR 2.0是由中国科学技术大学研究团队开发的一款先进的光学字符识别(OCR)模型,它代表了OCR技术向2.0时代的转变。该模型采用端到端的设计,包括高压缩编码器和长上下文解码器,能够处理多种类型的光学字符,如文本、数学公式、分子式、图表、乐谱和几何图形等。

主要特点:

  1. 多语言和多模态识别:支持包括中文和英文在内的多种语言。
  2. 多样化输入输出:处理多种输入格式,支持多种输出格式,如Markdown和LaTeX。
  3. 长文本处理:解码器支持长达8K的token,适合长文本资料。
  4. 交互式OCR功能:提供区域级识别和动态分辨率策略。
  5. 动态分辨率策略:适应超高分辨率图像。
  6. 多页OCR技术:批量处理多页文档。

主要功能:

  1. 多语言和多模态识别:识别多种语言和模态的文本。
  2. 多样化输入输出:处理照片、文档等多种输入,支持多种输出格式。
  3. 长文本处理:解码器支持长文本资料。
  4. 交互式OCR功能:通过坐标或颜色引导的区域级识别。
  5. 动态分辨率策略:适应超高分辨率图像。
  6. 多页OCR技术:批量处理多页文档。

技术原理:

  1. 编码器-解码器架构:编码器压缩图像,解码器转换为文本输出。
  2. 高压缩率编码器:将1024×1024像素的图像压缩成256×1024尺寸的图像token。
  3. 长上下文解码器:解码器支持长达8K的token序列。
  4. 多阶段训练策略:包括预训练、联合训练和后训练阶段。

应用场景:

  1. 文档数字化:转换纸质文档为电子格式。
  2. 场景文本识别:识别自然场景中的文本。
  3. 票据处理:自动识别和提取票据上的文本信息。
  4. 身份验证和安全:在身份验证场景中识别证件信息。
  5. 物流和运输:自动识别包裹上的条形码和地址信息。
  6. 医疗记录管理:识别和数字化医疗文档。

总结:

GOT-OCR 2.0是一个创新的OCR模型,它通过先进的技术提供了精准、高效的OCR解决方案。无论是文档数字化、场景文本识别还是票据处理等应用场景,GOT-OCR 2.0都能提供强大的支持。

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