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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。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权
基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型,采用紧凑架构设计,具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景,可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。
InternVL - 开源多模态模型包提供商业级性能
GPT-4oGithubInternVLSOTA性能多模态模型开源开源项目
InternVL项目,作为一个领先的开源多模态模型套件,提供可媲美商业模型GPT-4o的性能。该项目开放源代码,支持多语种和高效OCR功能,在多个benchmark中展现出顶尖性能。该平台包括多种模型,如InternVL2-Pro和Mini-InternVL系列,适用于从聊天机器人至复杂多模态文档理解的应用场景。完备的文档资料和快速启动指南为社区成员提供便捷的使用和优化体验。
ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型
GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型
ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型,专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络,能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术,ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析,为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。
MiniCPM-V-2 - 多模态语言模型,支持跨平台高效部署
GithubHuggingfaceMiniCPM-V场景文本理解多模态开源项目模型深度学习视觉问答
MiniCPM-V 2.0是一个多模态大模型,以高效端侧部署和可靠性为特色,支持OCRBench和TextVQA等基准测试。该模型结合RLHF多模态技术,减少幻觉生成,并能处理任意宽高比的高分辨率图像。MiniCPM-V 2.0可在多数GPU和PC上高效运行,拥有中英双语支持,并能够在移动设备上执行,提供多种部署选择。
kosmos-2.5 - 文本密集型图像处理的多模态模型
GithubHuggingfaceKosmos-2.5多模态开源项目文本识别文档转换模型模型训练
Kosmos-2.5 是一个专注于文本密集型图像的多模态识别模型,采用自回归Transformer架构,能够生成带有空间坐标的文本块和Markdown格式的文本输出。其设计允许通过不同的任务提示进行微调,适应多种应用场景。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
ScantextAI - 多语言支持的在线图像文字识别转换平台
AI工具OCR技术PDF转换图像转文字多语言支持文本提取
ScantextAI是一个多语言在线OCR平台,支持从多种图像格式中提取文字并转换为可编辑文档。适用于各行业,提供免费服务,注重文件安全和隐私保护。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
resnet-152-text-detector - 基于ResNet-152的高效图像文本检测深度学习模型
GithubHuggingfaceResNet-152图像分类开源项目文本检测模型深度学习计算机视觉
ResNet-152 Text Detector是一个基于ResNet-152架构的深度学习模型,用于快速判断图像是否包含可读文本。该模型在COCO-Text和LLaVAR数据集上训练,使用约14万张图像,其中50%含文本,50%不含文本。模型采用300x300输入分辨率,使用AdamW优化器,学习率为5e-5,训练3个epochs。通过简单的Python代码,开发者可以轻松集成此模型,实现二元分类的图像文本检测功能。
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