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LaTeX_OCR_PRO

基于深度学习的多语言数学公式识别系统

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。

BetterOCR - 多个OCR引擎与LLM结合实现高精度文本检测
BetterOCRGithubLLMOCR引擎多语言支持开源项目文本检测
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。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
nougat-latex-base - 提升图像到LaTeX代码转化的AI模型
GithubHuggingfaceLaTeX代码Nougat-LaTeX-basedResNet图像到文本开源项目模型自适应填充
Nougat-LaTeX-based模型通过优化输入分辨率和自适应填充技术,提高了图像到LaTeX代码生成的准确性。该模型微调自facebook/nougat-base,应用于im2latex-100k数据集,解决了原始编码器对方程图像处理不适配的问题。在Wikipedia、arXiv和im2latex-100k数据集的评测中,Nougat-LaTeX-based的token_acc值为0.623850,超越了其他同类模型。适合用于高精度LaTeX代码生成,提供了一种更高效的研究工具。需安装transformers库,建议在本地环境运行以避免API响应被截断。
mindocr - 基于MindSpore的开源OCR工具包 实现高效文本检测与识别
GithubMindOCRMindSporeOCR工具箱开源项目文字识别文本检测
MindOCR是一个基于MindSpore的开源OCR开发工具箱,集成主流文本检测和识别算法。该工具箱提供易用的训练和推理接口,加速文本检测识别模型的开发和部署。MindOCR支持DBNet、CRNN等多种算法,采用模块化设计,并提供高性能预训练模型。研究人员和开发者可以利用MindOCR快速构建OCR应用,实现高效的图像文本理解。
trocr-base-handwritten - 基于Transformer架构的高精度手写文本识别模型
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目手写文本识别模型
TrOCR是一种基于Transformer架构的光学字符识别模型,专为手写文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器,可准确识别单行手写文本图像。经IAM手写数据集微调后,TrOCR适用于多种手写OCR场景,为文本识别研究和应用提供了有力支持。
EasyOCR - 支持80多种语言文字识别工具
CRNNDBnetEasyOCRGithubOCRPytorch开源项目
EasyOCR是一款支持80多种语言和主要书写系统(如拉丁文、中文、阿拉伯文等)的光学字符识别(OCR)工具。它提供简单的安装和使用指南,帮助快速实现文本检测与识别,适用于多种场景。最新版本增加了Apple Silicon支持并修复了兼容性问题。未来版本将支持手写文本识别,进一步增强其功能。
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。
kraken - 优化历史文献和多语言文本识别的开源OCR系统
GithubOCR系统kraken历史文字识别开源项目文本识别非拉丁文识别
kraken是一个开源OCR系统,专注于历史文献和非拉丁文本识别。该系统提供可训练的布局分析、阅读顺序识别和字符识别功能,支持多种文字方向和脚本。kraken能够输出多种格式,并提供公共模型库和灵活的识别网络架构。该项目与eScriptorium密切合作,为用户提供全面的文本数字化解决方案。kraken目前支持Linux和Mac OS X平台。
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。
parseq - 创新的场景文本识别统一模型
ECCVGithubPARSeq场景文本识别开源项目深度学习计算机视觉
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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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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