CnSTD

多语言场景文字与数学公式检测工具包

场景文字检测数学公式检测 CnSTD PyTorch 模型 Github 开源项目

CnSTD是一个Python 3场景文字检测和数学公式检测工具包,支持多语言文字检测,提供多个预训练模型。最新版本新增数学公式检测功能,可识别行内和独立行公式。CnSTD基于PyTorch实现,采用DBNet等算法,检测速度和精度显著提升。可与CnOCR工具包结合,实现端到端文字识别。

gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架

GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉

GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。

stanza - Python自然语言处理库，支持多种语言

GithubNLPPythonStanford CoreNLPStanza开源项目生物医学

Stanza是斯坦福NLP团队开发的Python自然语言处理库，支持60多种语言，提供高精度的自然语言处理工具，并可与Java Stanford CoreNLP软件集成。新推出的生物医学和临床英文模型包可以处理生物医学文献和临床笔记的句法分析和命名实体识别。Stanza可通过pip和Anaconda安装，适用于Python 3.6及以上版本，提供详细的文档和在线示例，帮助用户快速入门并高效使用。

TextRecognitionDataGenerator - 多语言文本识别数据生成工具

GithubOCRTextRecognitionDataGenerator合成数据图像生成开源项目文本识别

TextRecognitionDataGenerator是一款开源的文本识别数据生成工具。支持多种语言如拉丁文、中文和日文等，可自定义字体、背景、文本扭曲和模糊效果。工具提供命令行界面和Python模块，便于集成到训练流程中。适用于OCR和文本识别模型的数据集制作，支持手写体文本生成功能。

tesseract - 开源OCR引擎多语言文字识别解决方案

GithubTesseract OCR光学字符识别图像处理多语言支持开源软件开源项目

Tesseract是一款开源的光学字符识别(OCR)引擎，支持超过100种语言识别和多种图像格式处理。项目包含OCR引擎libtesseract和命令行工具tesseract。最新版本Tesseract 4引入基于神经网络的OCR引擎，专注于行识别，同时保留了传统的字符模式识别功能。Tesseract支持Unicode，可输出多种格式如纯文本、PDF等，并可通过训练扩展语言识别能力。

doctr-torch-parseq-multilingual-v1 - 多语言OCR解决方案，兼具TensorFlow 2和PyTorch兼容性

DoctrGithubHuggingfacePyTorchTensorFlow 2光学字符识别开源项目模型模型预测

该项目是一种多语言光学字符识别（OCR）工具，支持TensorFlow 2和PyTorch，提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型，实现从文字检测到识别的完整流程，非常适合需要多语言处理的应用。

CNTK - 深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN

CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络

CNTK，微软的开源深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能，简化开发和训练流程，并完美支持ONNX，兼容多种AI框架。

Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具

AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关

Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具，利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示，支持零样本检测，目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景，有助于维护信息真实性和原创性。

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。

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。

pix2text-mfr - 精确数学公式识别，转换为LaTeX文本

GithubHuggingfaceLaTeXPix2TextTrOCR开源项目数学公式识别模型模型性能

Pix2Text-MFR模型基于TrOCR架构，支持将数学公式图片转化为LaTeX文本，适用于印刷体和手写公式的高效识别。最新版Pix2Text V1.0提升了模型精度，但该模型的使用面仅限于数学公式图片。

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