多粒度预测的场景文本识别开源模型
MGP-STR base-sized model是一个基于ViT和A^3模块的场景文本识别开源模型。它采用多粒度预测方法,包括字符、子词和单词级别,以提高识别精度。该模型在MJSynth和SynthText数据集上训练,适用于复杂场景的OCR任务,并可方便地集成到PyTorch项目中。
MGP-STR (Multi-Granularity Prediction for Scene Text Recognition) 是一个用于场景文本识别的先进模型。它由阿里巴巴研究院开发,并在论文《Multi-Granularity Prediction for Scene Text Recognition》中首次提出。这个基础版模型是在MJSynth和SynthText数据集上训练的。
MGP-STR是一个纯视觉的场景文本识别模型,主要由两个核心部分组成:
模型的工作流程如下:
使用PyTorch可以轻松调用MGP-STR模型:
MGP-STR模型主要用于文本图像的光学字符识别(OCR)。它可以应用于各种场景,如街道标识识别、文档扫描、车牌识别等 。然而,用户应注意模型的性能可能会受到图像质量、文本复杂度等因素的影响。
MGP-STR的创新之处在于其多粒度预测方法。通过结合字符、子词和单词级别的预测,模型能够更好地理解和识别复杂的场景文本。这种方法不仅提高了识别准确率,还增强了模型对不同语言和字体的适应能力。
总的来说,MGP-STR基础模型为场景文本识别任务提供了一个强大而灵活的解决方案,为相关研究和应用开辟了新的可能性。
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