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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
VoiceFlow-TTS - 结合最新流匹配算法的文本转语音技术
GithubKaldiVoiceFlow开源项目数据准备文本转语音模型训练
VoiceFlow-TTS项目采用先进的矫正流匹配技术，提升了文本到语音转换的效率和自然度。此项目详细介绍了设置环境、准备数据、训练模型以及推理过程，支持多GPU并发处理，兼容多种数据集。
myvision - 免费在线图像标注工具
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MyVision是一款免费在线图像标注工具，旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象，保障数据隐私。无需任何设置，只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程，并支持英文和中文。
TencentPretrain - 多模态预训练和微调框架，支持文本、视觉与音频数据
GithubTencentPretrain下游任务多模态开源项目模型库预训练
腾讯开发的多模态预训练框架TencentPretrain，专为文本、视觉和音频数据设计，具有高效的模块化设计，便于使用现有预训练模型并提供扩展接口。支持CPU、单GPU及分布式训练模式，拥有丰富的预训练模型，适用于如分类、机器阅读理解等多种下游任务，在多个竞赛中表现优异。详见完整文档及快速入门指南。
BMTrain - 分布式大规模深度学习模型训练优化工具
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BMTrain是一款为大规模深度学习模型设计的分布式训练工具。它能够支持训练包含数十亿参数的模型,并保持代码简洁性。该工具集成了ZeRO优化和通信优化等技术,可提高训练效率和显存利用率。BMTrain与PyTorch兼容,仅需少量代码调整即可实现分布式训练。在13B参数的GPT-2模型训练中,BMTrain展现出优越性能。
BetterOCR - 多个OCR引擎与LLM结合实现高精度文本检测
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BetterOCR通过结合EasyOCR、Tesseract和Pororo等OCR引擎，并使用LLM技术，解决多语言文本检测难题。支持自定义上下文以提高文本识别的精度，即使是罕见或非传统词汇也能保证高准确性。支持异步操作和改进的界面，并持续快速开发中。欢迎贡献与参与，共同提升OCR技术。
trocr-small-handwritten - Transformer架构的手写文本识别OCR模型
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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。
LaTeX_OCR_PRO - 基于深度学习的多语言数学公式识别系统
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LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目，结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术，实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程，在多项性能指标上达到业界领先水平。此外，LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化，为相关研究和应用开发提供了有力支持。
T-Rex - 融合文本和视觉提示的通用目标检测模型
APIGithubT-Rex2开源项目目标检测视觉提示计算机视觉
T-Rex2是一款融合文本和视觉提示的通用目标检测模型。它突破传统模型局限，具备零样本检测能力，适用于农业、工业和生物医学等领域。该模型支持交互式视觉提示、通用视觉提示和文本提示三种工作流程，满足多样化的目标检测需求。项目提供在线演示和API接口，便于快速体验和集成。
trocr-large-handwritten - TrOCR：大规模预训练的手写文本识别模型
GithubHuggingfaceIAM数据集TrOCRTransformer模型图像文字识别开源项目手写识别模型
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。
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GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会
Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具，专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本，适用于漫画中的文本气泡。同时，该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成，便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。
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