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tesstrain

Tesseract 5训练流程自动化工具

TesseractOCR模型训练机器学习图像处理Github开源项目

tesstrain是一个基于Makefile的Tesseract 5训练工作流工具。它提供完整的OCR模型训练流程，包括数据准备、训练、评估和可视化。支持自定义模型、微调和从头训练，具有灵活的配置选项。tesstrain能生成traineddata文件和错误率图表，适用于高效开发和优化Tesseract模型。

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介绍相关项目
TextRecognitionDataGenerator - 多语言文本识别数据生成工具
GithubOCRTextRecognitionDataGenerator合成数据图像生成开源项目文本识别
TextRecognitionDataGenerator是一款开源的文本识别数据生成工具。支持多种语言如拉丁文、中文和日文等，可自定义字体、背景、文本扭曲和模糊效果。工具提供命令行界面和Python模块，便于集成到训练流程中。适用于OCR和文本识别模型的数据集制作，支持手写体文本生成功能。
tesseract.js-core - Tesseract OCR引擎的JavaScript WebAssembly实现
GithubOCRTesseract.jsWebAssembly图像识别开源项目
tesseract.js-core是tesseract.js的核心组件，将Tesseract OCR引擎从C语言编译为JavaScript WebAssembly。该项目提供跨平台的文字识别功能，适用于浏览器和Node.js环境。它包含构建脚本、JavaScript封装和第三方依赖，并对Tesseract进行了优化，增加了页面角度检测和图像旋转等功能。开发者可使用Docker构建，或运行最小示例测试其功能。
ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包
GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型
ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装，帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据，支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能借助其简单的 API 和多种学习率策略，快速实现高效模型部署，支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。
make-sense - 免费跨平台图片标注工具，简化深度学习数据集准备，支持多种格式导出
GithubTensorFlow.jsmakesense.ai开源项目深度学习照片标注计算机视觉
makesense.ai是一个免费且跨平台的在线图片标注工具，无需复杂安装，特别适合小型计算机视觉深度学习项目。支持多种标签格式导出，如CSV、YOLO、VOC XML等，并集成先进的AI模型如YOLOv5、SSD等，以自动化标注过程。项目基于TypeScript和React/Redux构建，提供详细的文档及本地和Docker部署指引。
tesseract.js - 多语言的从图像中识别文字的JavaScript库
GithubJavaScript库OCR引擎Tesseract.jsWebAssembly图像识别开源项目
Tesseract.js 是一个功能强大的 JavaScript 库，支持从图像中提取多种语言的文字，适用于浏览器和 Node.js 环境。它利用 WebAssembly 技术封装了 Tesseract OCR 引擎，支持通过 CDN、Webpack 或本地安装进行集成。该库具备低内存占用、快速处理、多种图像格式支持和并行处理功能。最新版本优化了文件大小和运行时性能，兼容多平台，适用于文档扫描和实时视频识别等应用。
llm_aided_ocr - 提升OCR文本质量和一致性的系统
FAISSGithubLLM-Aided OCROCROpenAI APITesseract开源项目
该系统利用自然语言处理、机器学习和智能文本处理技术，将OCR输出的文本转换为高精度、格式化良好的易读文档。它解决了字符识别错误、段落结构不正确、虚构内容和格式不一致等常见OCR问题。支持从PDF到图像的转换，使用Tesseract进行OCR，并提供通过本地或API接口进行高级错误校正、智能文本分块处理和Markdown格式化等功能。此外，还采用FAISS和嵌入相似性检查进行内容过滤，确保输出文本的质量和一致性。
BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具，简化深度学习训练数据准备过程
BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习
一款无需复杂配置的图像数据标注工具，专注于边界框标注，支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署，兼容Yolov4和TensorFlow训练平台，并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程，提升数据标注效率和质量。
BMW-TensorFlow-Training-GUI - 简化TensorFlow 2模型训练的工具
Deep LearningDockerGPUGithubTensorBoardTensorflow开源项目
此开源项目提供用户轻松开始TensorFlow 2深度学习模型训练的工具。用户仅需提供标注数据集，并通过TensorBoard监控训练过程。项目支持内置推理REST API，CUDA 11以及多GPU训练，推荐在Ubuntu 18.04和Google Chrome浏览器环境下使用。
OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集
GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练
OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集，提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型，支持多语言翻译，并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境，包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程，致力于推动神经机器翻译技术的普及，为研究人员和开发者提供了实用的工具，有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。
talos - 全自动化TensorFlow和Keras超参数优化工具
GithubKerasTalosTensorFlow开源项目模型评估超参数优化
Talos通过自动化超参数实验和模型评估，提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程，无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验，适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统，并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统，非常适合研究者和数据科学家使用。
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