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PaddleOCR2Pytorch

开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换

PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目,致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法,涵盖文本检测、方向分类和文本识别,同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型,还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。

tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成
GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目
tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库,通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口,支持多线程并发,可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成,便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式,提供丰富的API功能,包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口,方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景,如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。
OCR_DataSet - 综合OCR数据集资源库及工具集
Github图像标注开源项目数据集文字识别深度学习计算机视觉
OCR_DataSet项目整合了13个知名的多语言OCR数据集,涵盖ICDAR2015、MLT2019和COCO-Text_v2等。项目特色包括数据格式统一化、便捷的百度网盘下载、详尽的数据集信息表和简化的读取脚本。此外,项目还提供了数据生成工具链接,为OCR领域的研究和开发工作提供了全面的资源支持。
tessdoc - 多语言支持的开源文字识别引擎
GithubOCRTesseract开源软件开源项目文字识别机器学习
Tesseract是一款功能强大的开源OCR引擎,支持100多种语言和35种以上的文字。它提供命令行和API接口,可从图像中精确提取文本。Tesseract采用LSTM神经网络技术,具有高度可定制性,并配备完善的训练测试工具。该引擎可跨平台使用,包括移动设备,为开发者提供了灵活的文字识别解决方案。
large-ocr-model.github.io - OCR 技术提升多模态大模型视觉问答性能研究
GithubOCR多模态大型模型开源项目缩放法则视觉问答
本项目研究 OCR 技术对多模态大模型性能的影响。实验表明,OCR 能显著提高模型在视觉问答任务中的表现。研究者构建了 REBU-Syn 数据集,验证了 OCR 领域的缩放法则,并开发了高精度 OCR 模型。这项工作为多模态大模型的应用开辟了新方向,揭示了 OCR 在增强模型能力方面的重要价值。
Image to Text Converter - 将图片转换为可编辑文本的多功能OCR工具
AI工具OCR技术图像转文本多语言支持数据安全文字提取
这款在线OCR工具能够快速准确地从图片中提取文字。支持多种图片格式和多语言识别,可一次上传多张图片。界面友好且完全免费,无需注册。广泛应用于教育、研究和数据输入等领域,提高工作效率。用户只需上传图片并点击转换,即可获取可编辑的文本内容。
trocr-small-handwritten - Transformer架构的手写文本识别OCR模型
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目手写识别模型
TrOCR-small-handwritten是一个基于Transformer架构的手写文本识别模型。它结合图像编码器和文本解码器,可将手写图像准确转换为文本。该模型在IAM数据集上微调,适用于单行文本OCR任务。模型提供简洁API,便于集成到各类应用中,实现高效的手写文本数字化。其小型结构设计使其在保持识别精度的同时,具有更快的处理速度和更低的资源消耗。
Umi-OCR - 高效离线OCR工具 支持多语言识别和灵活调用
GithubOCR软件Umi-OCR开源项目截图OCR批量识别文字识别
Umi-OCR是一款开源的文字识别工具,适用于Windows和Linux系统。它提供离线OCR引擎,支持截图识别、批量识别、PDF识别等功能。软件还具备二维码识别和生成、公式识别等特性。Umi-OCR支持多语言界面,可通过命令行和HTTP接口调用,是一款功能全面的OCR解决方案。
JSON2YOLO - COCO到YOLO格式转换工具 提升目标检测效率
COCO2YOLOGithubUltralytics开源项目数据集转换机器学习目标检测
JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具,专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows,为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程,还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取,用户也可加入Discord社区交流。
PaddleSeg - 高性能端到端图像分割工具套件,支持从训练到部署
AI套件GithubPaddleSegPaddleX图像分割开源项目飞桨
PaddleSeg是一款基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件,内含超过45种模型算法和140多个预训练模型,支持语义分割、交互式分割、Matting及全景分割。应用场景广泛,包括医疗、工业、遥感等。具备高精度、高性能、模块化以及全流程特性,兼容多个操作系统如Linux、Windows、MacOS,适用于多种硬件的训练和部署。
license_plate_recognizer - 精准识别车牌文字的OCR模型,适合自动化监控应用
GithubHuggingfaceLicense Plate RecognitionOCRTransformer模型字符错误率开源项目模型自动监控
此模型基于微软的trocr-base-handwritten,专门开发用于从车牌图像中提取文本,特别适用于OCR车牌识别任务,字符错误率为0.0036,适合各类车辆自动化监控系统。利用TrOCR模型并在PawanKrGunjan/license_plates数据集上微调,能高效将图像转换为文本。在低光或者低分辨率下,性能可能下降,且可能会受到不同地区车牌设计差异的影响。
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