自那时起，它一直在不断的更新和改进，成为了世界上最流行的OCR引擎之一。...核心技术 Tesseract利用了机器学习的方法，特别是在其后期版本中引入了基于长短时记忆（LSTM）网络的深度学习模型，这显著提高了其对文字的识别能力。...可定制性 Tesseract允许用户通过训练自己的模型来优化识别结果，这对于专门的应用或不常见的字体类型尤其有用。...应用场景 Tesseract OCR可以应用于多种文本识别场景，如： 文档数字化：将纸质文档转化为电子文档，便于存储、检索和编辑。...尽管Tesseract在某些复杂场景下的识别准确率可能不及专业的商业OCR软件，但其开源免费的特性以及不断进步的技术，使其在许多情况下仍然是首选的OCR工具。
本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT，这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。...论文概览 论文标题：GOT: Towards OCR-2.0 发布平台：arXiv 链接：arXiv.org 模型特点 GOT模型是首个迈向OCR 2.0时代的通用端到端模型，它在多个方面展现了其先进性...： 多任务支持：GOT模型支持多种OCR任务，包括场景文本OCR、文档OCR、细粒度OCR以及更通用的OCR任务。...训练方法 GOT模型的训练分为三个阶段： 第一阶段：高效预训练encoder，使用小型OPT-125M作为decoder，快速引入大量数据。...项目地址 对GOT模型感兴趣的研究者和开发者可以通过以下链接访问项目代码：GitHub - Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0 安装 基础环境cuda11.8+torch2.0.1 克隆仓库并导航到
在训练OCR（光学字符识别）模型时，数据集的划分是至关重要的步骤。合理的划分能确保模型的泛化能力，即在未见过的数据上仍能表现良好。本文将详细介绍如何划分训练集、验证集和测试集，确保模型的性能和可靠性。...OCR任务的数据集通常由带有文字的图像及其对应的标签（文本）组成。一个典型的数据集可能包含成千上万张图像，涵盖各种字体、语言和文本布局。...这对于OCR模型特别重要，因为不同字符、字体和语言的分布可能非常不均匀。...实践案例假设我们有一个包含10000张图像的OCR数据集，标签包括英文、数字和一些特殊字符。...结论合理的数据集划分和数据增强是确保OCR模型性能的关键步骤。通过划分训练集、验证集和测试集，并结合数据增强技术，可以提高模型的泛化能力，确保其在不同场景下的可靠性。
基本使用流程 步骤 操作 代码示例 说明 1 加载模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("got-it-ai/GOT-OCR-2.0-hf")...常见问题与解决方案 问题 可能原因 解决方案 模型加载失败 网络问题、模型路径错误 检查网络连接，确保模型路径正确 OCR结果不准确 图像质量差、光线问题 优化图像质量，调整光线条件 多语言识别错误 语言混合复杂...、字体特殊 扩展字符集，优化后处理 未来发展方向 模型轻量化：开发更小、更快的模型版本，适合移动端和边缘设备 场景特定优化：针对特定应用场景（如票据、表格、手写体等）进行优化 多模态融合：结合图像理解...、自然语言处理等技术，提升整体性能 实时处理能力：进一步优化推理速度，支持实时应用 更广泛的语言支持：扩展到更多语言和方言 总结与建议 GOT-OCR-2.0-hf作为开源多语言OCR模型，通过改进的技术架构和高效的处理流程...建议开发者： 根据实际应用场景选择合适的模型参数和配置 针对特定场景进行数据增强和模型微调，进一步提升性能 结合其他技术（如NLP、计算机视觉等），拓展应用范围 关注模型的未来发展，及时更新到最新版本
就在3个小时前，DeepSeek突然在HuggingFace上传新模型DeepSeek-OCR，一个只有3B大小的文档解析新模型，该模型的目标是探索视觉文本压缩的边界。...在生产环境中，DeepSeek-OCR能够以单个A100-40G GPU的计算能力，每天生成 200k+ 页的训练数据，供大语言模型或视觉语言模型使用。...该模型是一个以LLM视角探索研究视觉编码器作用的模型，性能强悍，编辑距离越小越好，看起来和dots.ocr不相上下。...其在Fox benchmarkd 目前可用vllm和transfomer部署，然后就像正常的文档解析模型一样。...模型地址：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
OCR 的准确率，而是在尝试解决一个更大的问题——大模型的上下文瓶颈。...传统的 OCR 是“图像 → 文本”，把图片里的字识出来然后输出成字符序列。但 DeepSeek 这次反着玩：它把文字重新“画成图”，再用视觉模型去理解这张图，然后再从视觉特征里还原出文字。...这里的 MoE 不太常见在 OCR 里出现，它更常见于语言模型。DeepSeek 把它搬进 OCR，目的是在不同文档类型之间自动选择最合适的专家，从而兼顾表格、段落、手写体等多种结构。...也就是说如果普通 OCR 需要 10,000 个 token 才能读完整篇文档，这个模型可能只用 1,000 个就能搞定。...DeepSeek-OCR 在这个基准上，用更少的视觉 token 数量就超过了 GOT-OCR 2.0 和 MinerU 2.0，这俩都是目前比较强的开源 OCR 模型。
百度提出OCR结构化模型StrucTexT，首次将中英文字段级多模态特征融入OCR结构化预训练进行特征增强，在6项OCR结构化数据集合上努力刷新了业界最好效果；同时基于StrucTexT打造数字化医疗理赔方案...业界首个中英文字段级多模态特征增强OCR结构化模型StrucTexT 现有的OCR结构化方案可以分为文本信息提取方法，图像信息提取方法和多模态信息提取方法： 文本信息提取方法：基于自然语言处理，提取图像中的文字序列...近两年，多模态预训练技术的加持给OCR结构化模型性能和泛化性带来了显著收益。...为了解决这一问题，百度OCR提出联合字符级别和字段级别的多模态预训练模型——StrucTexT： 1.首创字段级多模态特征增强：提出字段级文档结构建模，结合文本序列，提出遮罩式视觉语言模型、字段长度预测...4.单模型支持多个下游任务：支持中英混合场景的OCR场景，单模型可并行处理多个下游任务。 StrucTexT是一个基于双粒度表示的多模态信息提取模型。
在本文中，我们将介绍如何基于已有的OCR（光学字符识别）模型，通过自己的数据集进行进一步优化。优化OCR模型可以提高其对特定任务和领域的准确性和适应性。以下是详细的步骤和方法。...确保数据集的多样性，以提高模型的泛化能力。1.3 数据预处理OCR模型的输入通常是图像，因此我们需要对图像进行预处理。这包括灰度化、二值化、归一化等操作。...2.1 选择已有的OCR模型有很多开源的OCR模型可以使用，例如Tesseract、EasyOCR、CRNN等。...这里我们以TensorFlow和Keras实现的CRNN模型为例。2.2 模型微调为了使OCR模型更好地适应我们的数据集，我们可以进行迁移学习和微调。...主要步骤包括数据集准备和预处理、模型选择和微调、模型评估、以及超参数调整。通过这些方法，可以显著提高OCR模型在特定任务上的性能。希望本文对你有所帮助，祝你在OCR模型优化的道路上取得成功！
一、什么是OCR模型？光学字符识别（OCR）模型是一种文本识别模型，它能够从数字图像和PDF中识别并提取印刷体和手写体文本。您可以使用机器学习训练模型扫描数字图像或PDF，并提取所需的信息。...二、Zoho Creator支持两种OCR模型Zoho Creator支持两种OCR模型，您可以构建适合您业务需求的自定义模型，或者选择一个即用型（预构建）模型，该模型已经准备好部署在您的应用程序中，用于许多常见的业务场景...自定义OCR模型：该模型可以被训练以识别和提取仅需要的值。自定义OCR模型利用了一系列行业领先的文本识别技术来识别和突出显示自定义OCR模型中的文本。...OCR模型的建立与训练是为了满足特定的业务需求，使您能够定制开发OCR模型，同时也提供了现成的OCR模型，以便您能够快速部署到应用程序中。...基于PDF的OCR模型：对于自定义OCR模型，您必须至少有五个包含最多2页相似布局的PDF文件来提取所需文本。Zoho Creator所有付费计划的用户都将可以使用AI模型。
大模型 单一模型支持检测、识别、结构化几类预定义好的任务 OCR3.0(DocLM-Large) 多模态OCR 模型 单一模型支持，Prompt 驱动（个性化需求）开放式任务，各类复杂场景识别、结构化提取...对于OCR大模型，我们提出了以下三个核心目标： 端到端解决方案：通过一个统一的模型解决OCR中的链路问题，克服多阶段处理的瓶颈； 智能化：构建具有更强泛化能力的模型，实现单一模型并支持多种任务，能够有效处理...腾讯优图 OCR 大模型（DocLM-Base） KV 结构化示例 1.3 OCR 3.0：多模态 OCR 大模型 常规结构化任务是基于场景或者版式做的定制处理，成本很高。...; 成本高：推理成本为常规OCR模型的数百倍，不适应于高频的OCR任务。...03、技术要点 3.1 腾讯优图 OCR 大模型技术演进路线 腾讯优图实验室对于大规模预训练OCR 模型的探索始于 2019 年，目前的 OCR 大模型属于第五代大规模预训练模型（DocLM v5
：基于CNN的实现 blog: http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/ I Am Robot: (Deep) Learning to Break...github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https...://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ?...github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ?...github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique
然而，2025年10月，中国AI企业深度求索（DeepSeek）发布的一款名为DeepSeek-OCR的开源模型，为这一难题带来了革命性的解决方案。...1.2 模型架构：异构设计的精巧平衡 DeepSeek-OCR的成功不仅源于其创新的“上下文光学压缩”理念，更得益于其背后精巧的异构模型架构设计。...1.2.2 DeepSeek3B-MoE解码器：稀疏激活的混合专家模型 解码器部分，DeepSeek-OCR采用了一个参数量为30亿（3B）的混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型...这种“大模型能力，小模型效率”的特性，是DeepSeek-OCR能够在产业界大规模应用的关键保障。它证明了通过精巧的架构设计，可以在模型性能和计算成本之间找到一个理想的平衡点。...DeepSeek-OCR通过降低长文本处理的成本，使得在模型内部进行长链条推理变得更加可行和经济。
轻量、多语言、高精度，国产 OCR 模型正在重新定义文档理解的边界。 过去一个月，OCR（光学字符识别）领域迎来了一场前所未有的“发布潮”。...尤其引人注目的是，10 月 21 日，HuggingFace 全球模型趋势热榜前三名全部被OCR模型包揽，展现出这一传统技术在大模型时代焕发的新生命力。...OCR 技术是实现这些信息数字化、进而成为大模型训练语料的关键前提。...DeepSeek-OCR：以 OCR 解决大模型“上下文压缩”问题 DeepSeek 在 10 月 20 日开源其 OCR 模型，创新性地提出 “上下文光学压缩” 理念，尝试通过视觉模态解决大语言模型处理长文本时的计算资源爆炸问题...以PaddleOCR-VL和 DeepSeek-OCR为代表的中国模型， 不仅刷新了 OCR 模型的技术天花板，更为金融、教育、出版、文化保护等行业的数字化转换提供了坚实的技术基础，为中国在下一代人工智能基础设施竞争中占据了重要先机
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。...1.腾讯云OCR ---- 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明： 身份证OCR接口 - https://cloud.tencent.com/document...2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用，作者当时在这一步花了很长时间 ? ?...创建完之后就可以拿到appId，API Key，Secret Key，就可以调用百度提供的api了 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明： 身份证OCR...营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86
： 甚至可以将图片中的表格转换成latex格式： 当然，作为多模大模型，通用能力的保持也是必须的： Vary表现出了很大的潜力和极高的上限，OCR可以不再需要冗长的pipline，直接端到端输出，且可以按用户的...通过大模型极强的语言先验，这种架构还可以避免OCR中的易错字，比如“杠杆”和“杜杆”等， 对于模糊文档，也有望在语言先验的帮助下实现更强的OCR效果。...受大模型启发打造 目前的多模态大模型几乎都是用CLIP作为Vision Encoder或者说视觉词表。...但是对于密集和细粒度感知任务，比如文档级别的OCR、Chart理解，特别是在非英文场景，CLIP表现出了明显的编码低效和out-of-vocabulary问题。...纯NLP大模型（如LLaMA）从英文过渡到中文（对大模型来说是“外语”）时，因为原始词表编码中文效率低，必须要扩大text词表才能实现较好的效果。 正是这一特点给研究团队带来了启发。
DeepSeek-OCR 本地部署（上）：CUDA 升级 12.9，vLLM 升级至最新稳定版 大家好，我是 Ai 学习的老章 大模型 OCR 的黄金时代来了，小红书 dots.ocr-3b、deepseek-ocr...模型越做越小，精度越来越高 刚刚，OCR 领域迎来新选手，腾讯的文档理解模型——混元 OCR 开源了 端到端训推一体：不同于其他开源的 OCR 专家模型或系统，HunyuanOCR 模型的训练和推理均采用全端到端范式...在 OCR Bench 数据集上实现了 3B 参数以下模型的 SOTA 分数（860），并在复杂文档解析的 OmniDocBench 数据集上取得了领先的 94.1 分 一个很离谱的成绩是 HunyuanOCR...2GB，比 DeepSeek-OCR 的 6.7GB 小太多了 不过我看 HunyuanOCR@GitHub 的 README 中写需要 GPU 显存是 80GB，有点离谱啊 它会不会把显存和硬盘容量搞反了...❓ 国内镜像：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-OCR https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO，以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出！...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私（不会从您的设备中获取数据）。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。
OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。...因此需要对现有模型进行调整。...并且通过将连接参数的学习整合进了神经网络的学习过程，使得模型更容易训练。[8] 有一些研究引入了注意力机制，如下图模型采用Dense Attention模型来对图像的权重进行评估。...几种典型的文本识别网络结构 常见的一种做法是利用CRNN模型。以CNN特征作为输入，双向LSTM进行序列处理使得文字识别的效率大幅提升，也提升了模型的泛化能力。
然后我们要对文档版面进行分析，进每一行进行行分割，把每一行的文字切割下来，最后再对每一行文本进行列分割，切割出每个字符，将该字符送入训练好的OCR识别模型进行字符识别，得到结果。...但是模型识别结果往往是不太准确的，我们需要对其进行识别结果的矫正和优化，比如我们可以设计一个语法检测器，去检测字符的组合逻辑是否合理。...比如，考虑单词Because，我们设计的识别模型把它识别为8ecause，那么我们就可以用语法检测器去纠正这种拼写错误，并用B代替8并完成识别矫正。这样子，整个OCR流程就走完了。...我列了一下可以采取的策略： 使用谷歌开源OCR引擎Tesseract 使用大公司的OCR开放平台（比如百度），使用他们的字符识别API 传统方法做字符的特征提取，输入分类器，得出OCR模型 暴力的字符模板匹配法...但是，如果自己不想花大量时间做OCR模型并且手上有钱的话，这种识别方法还是OK的。 上面提到的都是用的是别人的东西，那我们想从头自己做，咋办？ 那就自己做吧！先谈一谈字符模板那匹配法。
光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。...因为包含了很多的数学公式，而现阶段的OCR可能会导致数学表达式的语义信息丢失。...为了对科学文本进行光学字符识别(OCR)，Nougat是一种VIT模型。它的目标是将这些文件转换为标记语言，以便更容易访问和机器可读。 为了显示该方法的有效性，该团队还制作了一个新的学术论文数据集。...该团队总结了他们的主要贡献如下- 发布预训练模型:创建可以将pdf转换为简单的标记语言的预训练模型。这个预训练的模型在GitHub上公开，任何人都可以访问它以及相关代码。...可以说Nougat通过利用VIT模型的功能，开创了OCR的新时代。它具有理解复杂科学文档并将其转换为结构化标记语言的能力，为无缝的信息可访问性铺平了道路，弥合了人类理解和机器分析之间的差距。
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