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TrOCR:大规模预训练的手写文本识别模型

trocr-large-handwritten是一个基于Transformer架构的大规模手写文本OCR模型,在IAM数据集上进行了微调。它由图像编码器和文本解码器组成,能够准确识别单行手写文本图像。该模型具有强大的性能,可用于手写文本数字化和信息提取,为研究人员和开发者提供了高效的OCR解决方案。

trocr-base-handwritten - 基于Transformer架构的高精度手写文本识别模型
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目手写文本识别模型
TrOCR是一种基于Transformer架构的光学字符识别模型,专为手写文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器,可准确识别单行手写文本图像。经IAM手写数据集微调后,TrOCR适用于多种手写OCR场景,为文本识别研究和应用提供了有力支持。
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。
trocr-large-printed - 基于Transformer的大规模印刷文本OCR模型
GithubHuggingfaceTrOCR光学字符识别图像处理开源项目模型深度学习自然语言处理
trocr-large-printed是一个基于Transformer架构的大规模光学字符识别(OCR)模型,专为印刷文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器,可高效处理单行文本图像。通过在SROIE数据集上的微调,trocr-large-printed为各类印刷文档的文本识别任务提供了准确可靠的解决方案。
trocr-base-printed - 基于Transformer的OCR模型 专注印刷文本识别
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目模型自然语言处理
TrOCR是一种基于Transformer的光学字符识别模型,专门针对印刷文本设计。该模型采用图像Transformer编码器和文本Transformer解码器架构,在SROIE数据集上经过微调。TrOCR能高效处理单行文本图像,为OCR任务提供先进解决方案。这个开源项目适用于多种场景,可轻松集成到各类文本识别应用中。
trocr-small-printed - 基于Transformer的印刷文本OCR模型
GithubHuggingfaceTrOCR人工智能光学字符识别图像转文本开源项目模型深度学习
trocr-small-printed是一个专为印刷文本设计的OCR模型。该模型采用图像和文本Transformer架构,在SROIE数据集上经过微调,能够从单行文本图像中准确提取文字。它适用于多种印刷文档的文本识别任务,为自动化信息提取提供了有效工具。
trocr-base-stage1 - 以Transformer为基础的图像文字识别预训练模型
GithubHugging FaceHuggingfaceTrOCR光学字符识别图像Transformer开源项目文本Transformer模型
此预训练模型使用Transformer进行光学字符识别(OCR),为TrOCR模型的一部分。其图像编码器采用BEiT权重初始化,文本解码器则使用RoBERTa权重,处理图像为固定大小的16x16像素块并线性嵌入。适用于单行文本图像的OCR任务,并支持针对特定任务进行微调,兼容PyTorch实现。
SimpleHTR - TensorFlow手写文本识别系统,支持单词和整行文本识别
CTC解码GithubIAM数据集TensorFlow字束搜索解码开源项目手写文字识别
本手写文本识别系统使用TensorFlow实现,并训练于IAM数据集。其能够识别单词和整行文本,验证集中3/4的单词被正确识别,字符错误率约为10%。系统提供预训练模型下载和多种解码器选项,包括适用于Windows的word beam search解码器。此外,还支持快速数据加载和训练设置,适合快速开发与部署文本识别应用。
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。
tr - 高效的离线OCR文本识别与文档理解SDK
CRNNGithubOCRTransformertr多模态大模型开源项目
tr是一款离线OCR文本识别SDK,核心采用C++开发并提供Python接口,支持多行文本识别和多模态大模型集成。tr结合CRNN与TransformerEncoder,提供高效且资源占用低的OCR解决方案,适用于如弯曲文本和图表等复杂场景。最新版本优化了C++接口、支持Python2、多线程功能,并去除了对opencv-python和Pillow的依赖。提供简洁的下载与安装指引,及详细的示例代码便于快速部署和测试。
GOT-OCR2_0 - GOT-OCR2_0为OCR技术开创统一端到端模型新纪元
GOTGithubHuggingfaceOCR图像识别开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
GOT-OCR2_0项目提出通用OCR理论,通过统一端到端模型实现OCR 2.0。该模型具备多语言识别、版面分析和细粒度OCR能力,可处理普通文本、格式化文本及多页文档。项目提供开源训练代码和在线演示,为OCR技术发展开辟新方向。
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