新型光学字符识别(OCR)模型GOT

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阶跃星辰、旷视科技、中国科学院大学和清华大学的研究人员推出新型光学字符识别(OCR)模型GOT,它是迈向OCR-2.0时代的一个尝试。OCR技术简单来说,就是让计算机能够识别图片中的文字,并将其转换成可编辑的文本格式。就像你用手机拍一张图片,然后软件能识别出图片中的文字内容,这背后用到的就是OCR技术。

  • GitHub:https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0

主要功能:

  1. 统一识别多种格式:GOT模型能够识别普通文本、数学公式、分子结构、图表、乐谱,甚至是几何图形等。
  2. 多样式输入输出:支持将输入的图像转换成纯文本或者格式化文本(如Markdown、LaTeX等)。
  3. 交互式识别:能够根据坐标或颜色进行区域级别的识别,提高了灵活性。
  4. 高分辨率和多页文档处理:适应高分辨率图像和多页文档的识别需求。

主要特点:

  • 端到端模型:GOT是一个集成了编码器和解码器的单一模型,简化了传统OCR系统中多个模块的复杂流程。
  • 低成本训练和推理:相比于需要大量参数的大语言模型,GOT的参数量适中,降低了训练和使用的成本。
  • 多任务通用性:GOT不仅能够处理文本识别,还能够识别和生成多种格式的输出,提高了模型的通用性和实用性。

工作原理:

GOT模型通过一个高压缩率的编码器将图像转换成一系列的“token”,然后通过解码器将这些token转换成对应的文本结果。这个过程中,模型会学习如何将图像中的不同元素(比如文字、公式、图表)映射到相应的文本表示。

具体应用场景:

  1. 文档数字化:将纸质文档转换为可编辑的电子格式,比如将扫描的书本页转换成可搜索和编辑的文本文件。
  2. 数据提取:从复杂的报表或图表中自动提取关键数据,用于数据分析和报告生成。
  3. 辅助阅读:为视障人士提供辅助,将图像中的文字转换为语音输出,帮助他们“阅读”图像中的内容。
  4. 在线教育:自动识别和转换教育材料中的文本和公式,便于学生和教师的在线学习和教学。

总的来说,GOT模型通过其先进的OCR技术,能够更智能地理解和处理图像中的文字信息,为各种需要文字识别和转换的场景提供了强大的技术支持。

GOT
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