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surya_rec

surya项目专用的多语言文本识别模型

surya_rec是一个开源的文本识别模型,基于cc-by-nc-sa-4.0许可发布。该模型作为surya项目的一部分,专注于多语言文本的识别和提取。surya_rec采用深度学习技术,旨在高效识别和提取多语言文本内容,支持文档分析和信息提取。模型注重准确性和性能,为开发者提供强大的OCR解决方案。有兴趣的开发者可通过surya项目的GitHub仓库了解更多详情和使用方法。

surya_rec2 - Surya项目专用的光学字符识别模型
GithubHuggingfaceOCRSuryatransformers开源开源项目模型
surya_rec2是Surya项目的光学字符识别(OCR)组件,基于Transformers库开发。该模型旨在从图像中提取文本,可处理各种文档和图像场景。作为Surya项目的一部分,这个OCR模型致力于提高文本识别的准确性和效率。该模型采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证发布,供非商业用途使用。
surya - 开源多语言文档识别与分析工具
GithubOCRSurya多语言识别布局分析开源项目文档处理
Surya是一个开源文档OCR工具包,支持90多种语言的文本识别,性能可与云服务媲美。它提供行级文本检测、布局分析和阅读顺序检测等功能,适用于多种文档类型。Surya不仅识别文本,还能分析文档结构,为文档解析提供全面解决方案。该工具适合研究和个人使用,商业使用需注意相关许可条件。
surya_tablerec - 基于transformers的高效表格识别模型 提升文档分析效率
GithubHuggingfacesuryatransformers开源项目模型表格识别
surya_tablerec是一个基于transformers库的开源表格识别模型,专为surya项目开发。该模型能够识别和提取文档中的表格结构,适用于处理各种复杂的表格布局。surya_tablerec可帮助研究人员和数据分析师从大量文档中快速提取表格信息,提高文档分析效率。该项目采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证,可用于非商业用途。
surya_det3 - surya项目的开源文本检测模型
GithubHuggingfacesurya开源项目文本检测机器学习模型模型视觉识别
surya_det3是surya项目中的一个文本检测模型,基于vikp/line_detector_3开发。该模型主要用于识别和定位文档中的文本行,可处理不同字体、布局和语言。作为开源项目的一部分,surya_det3为文档分析和信息提取提供了基础支持。
surya_order - surya项目的漫画阅读顺序预测模型
GitHubGithubHuggingfacesurya开源项目文本分析模型阅读顺序模型
surya_order是为surya项目开发的阅读顺序模型。该模型旨在分析漫画页面布局,预测文本框和对话气泡的阅读顺序。它采用机器学习算法来处理各种页面布局,为漫画内容的自动化处理、翻译和数字化提供支持。该项目基于cc-by-nc-sa-4.0许可证开源。
surya_layout3 - Surya项目的文档布局分析模型
GithubHuggingfaceLayoutsuryatransformers开源项目模型
surya_layout3是Surya项目的文档布局分析模型,基于transformers库开发。该模型旨在识别和分析文档的结构和布局元素,如段落、标题和表格。作为一个开源工具,surya_layout3为研究人员和开发者提供了进行文档分析和处理的基础。模型采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证发布,可用于非商业用途。
surya_layout2 - Surya项目的专用布局引擎模型
GithubHuggingfacesurya布局模型布局设计开源项目模型软件开发
这是一个专门为Surya开源项目开发的布局模型组件,用于优化Surya项目的布局架构设计。该模型提供了基础的布局功能支持,帮助开发者更好地使用Surya项目。
manga-ocr-base - 高精度日语漫画OCR模型支持多场景文本识别
GithubHuggingfaceManga OCR图像文本转换开源项目日本漫画日语文字识别模型视觉编码器解码器
manga-ocr-base是一款专为日语漫画开发的OCR模型,采用Vision Encoder Decoder框架。它不仅能识别垂直和水平文本,还可处理带振假名的文字和图像上的叠加文字。该模型适用于多种字体和样式,并能在低质量图像中保持高识别率。除漫画外,它还可用于一般日语印刷文本识别。该开源项目已在GitHub上发布,为日语文本识别领域提供了新的解决方案。
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。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架,通过四阶段的官方PyTorch实现,支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上,评估各个模块的性能表现,包括准确性、速度和内存需求,并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试,或进行更深入研究。
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