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awesome-ocr

综合OCR工具和技术资源库

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。

Awesome-Text-to-Image - 全面收录文本到图像生成与编辑技术资源
AI绘画Github开源项目文生图深度学习自然语言处理计算机视觉
项目汇集了文本到图像生成与编辑技术的各类资源,包括定量评估指标、训练数据集、开源代码实现及相关学术论文。内容全面且持续更新,涵盖该领域最新进展,可为研究人员和开发者提供有价值的参考信息。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
Umi-OCR - 高效离线OCR工具 支持多语言识别和灵活调用
GithubOCR软件Umi-OCR开源项目截图OCR批量识别文字识别
Umi-OCR是一款开源的文字识别工具,适用于Windows和Linux系统。它提供离线OCR引擎,支持截图识别、批量识别、PDF识别等功能。软件还具备二维码识别和生成、公式识别等特性。Umi-OCR支持多语言界面,可通过命令行和HTTP接口调用,是一款功能全面的OCR解决方案。
awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
awesome-image-translation - 综合图像到图像转换技术资源库
Github人工智能图像转换开源框架开源项目深度学习计算机视觉
awesome-image-translation是一个精选的图像到图像转换技术资源库。该项目按年份归类了从2018年前至2024年的研究论文和开源框架,如joliGEN等。这个持续更新的知识库为研究人员和开发者提供了全面的图像转换技术资源,并鼓励社区成员贡献新的内容,以保持资源的时效性和完整性。该资源库涵盖了图像到图像转换领域的广泛内容,包括学术论文、开源框架和其他相关资源。通过年份分类,用户可以方便地追踪技术发展历程。项目的开放性质鼓励社区参与,确保了资源的持续更新和多样性,为图像转换技术的研究和应用提供了宝贵的参考。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源,包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向,适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态,为探索AI前沿提供全面指南。
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。
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。
RapidOCR - 开源多语言OCR工具 支持跨平台快速部署
GithubONNXRapidOCR多平台多语言开源OCR开源项目
RapidOCR是一个开源的多平台、多语言OCR工具,具有高速识别和广泛兼容性。该工具支持快速离线部署,采用ONNXRuntime推理引擎,识别速度显著优于PaddlePaddle引擎。RapidOCR内置中英文识别功能,同时支持其他语言的自定义转换。基于深度学习技术,RapidOCR注重轻量化设计和高效性能,适用于快速OCR部署和定制化需求场景。
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