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#场景文本识别
deep-text-recognition-benchmark
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。
parseq
PARSeq是一种创新的场景文本识别模型,采用置换自回归序列方法,实现了上下文无关和上下文感知推理及迭代预测细化。该模型统一了现有STR解码方法,无需独立语言模型,在多个基准数据集上展现出优异性能,同时保持较低计算成本。PARSeq支持灵活的字符集训练和多种评估配置,为OCR应用提供了高效而强大的解决方案。
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