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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
texify - 高效OCR模型，图像数学公式到Markdown和LaTeX的转换工具
GithubLaTeXOCRTexify图像转换开源项目机器学习
Texify是一个开源OCR模型，可将含数学公式的图像或PDF转换为Markdown和LaTeX格式。支持块级和内联公式，兼容CPU、GPU和MPS。基于多样化数据集训练，相较其他开源工具准确度更高。提供GUI、命令行和Python API，适用于多种场景。
doctr - 由深度学习提供支持的无缝、高性能和可访问的库，用于 OCR 相关任务
GithubOCRPyTorchTensorFlowdocTR开源项目文本识别
docTR提供高效、准确的OCR解决方案，支持PDF和图像文件，基于TensorFlow 2和PyTorch。能快速检测识别文档文字，并提供多种处理旋转文档选项。用户可使用预训练模型快速上手或自定义架构。解析结果可视化且支持导出为JSON格式，方便后续处理和分析。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具，简化图像数据集创建，支持零样本分割和目标跟踪，提供多种模型选择与自定义导出格式，无缝结合Labelme，提升标注效率。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术，涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案，包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
fairseq - 序列建模工具包，支持机器翻译与文本生成
FairseqGithubPyTorch序列建模开源项目文本生成机器翻译
Fairseq 是一个序列建模工具包，适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练，提供灵活配置和扩展能力，以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法，支持混合精度训练和参数CPU卸载，为研究人员和开发人员提供高效解决方案。
taggui - 高效智能的AI图像数据集标注应用
AI模型GithubTagGUI图像标签开源项目数据集创建自动生成标签
TagGUI是一款跨平台桌面应用，专为AI模型数据集制作而设计。该工具提供快速标记、标签自动完成和Stable Diffusion令牌计数等功能。支持CogVLM、LLaVA等模型的自动描述生成，并具备批量标签操作和高级图像过滤能力。TagGUI简化了图像标注流程，提高了AI数据集准备的效率。
keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案
Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉
keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
autotrain-advanced - 机器学习模型的训练与部署的无代码训练
AutoTrainColabGithubHugging Face开源项目机器学习部署
AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案，只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目，关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用，只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行，也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本，推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。
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。
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