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CnSTD

多语言场景文字与数学公式检测工具包

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。

awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
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。
PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换
GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别
PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目,致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法,涵盖文本检测、方向分类和文本识别,同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型,还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
WeTextProcessing - 中英文文本标准化和反标准化处理工具包
GithubWeTextProcessing开源项目文本归一化自然语言处理语音识别逆文本归一化
WeTextProcessing是一个开源的文本处理工具包,主要用于中英文文本的标准化和反标准化。它提供API接口,允许自定义规则,并支持C++运行时部署。该工具适用于语音识别后处理、自然语言处理等需要处理大量文本数据的场景。WeTextProcessing具有高性能和灵活配置的特点,可满足各种文本处理需求。
PaddleOCR - 领先的OCR工具库,支持多语言和多硬件平台
GithubOCRPaddleOCR开源项目文本识别模型训练热门表格识别
PaddleOCR旨在为开发者提供一套丰富、领先且实用的OCR工具库,帮助开发者快速训练并部署OCR模型。它不仅支持中英文识别,还支持多语言和多硬件平台,包括最新的PP-OCRv4模型,有效提高了中英文场景下的识别精确度。适用于移动端和服务器端,适配多种开发需求。
image-text-localization-recognition - 场景文本检测与识别研究进展资源汇总
Github人工智能场景文本检测开源项目文本识别深度学习计算机视觉
该项目汇总了场景文本检测与识别领域的最新研究成果,包含牛津大学、深圳先进技术研究院、华南理工大学等机构发表的论文和开源代码。内容覆盖文本检测、文本识别、端到端文本识别等方向,为相关研究提供全面参考。项目保持更新,持续跟踪领域进展,是场景文本分析研究的重要资源库。
pytextclassifier - PyTextClassifier:支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库
GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析
PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库,提供多种文本分类和聚类算法,支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类,设计简明易用,算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务,兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型,适合各类生产环境。
tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成
GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目
tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库,通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口,支持多线程并发,可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成,便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式,提供丰富的API功能,包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口,方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景,如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。
GOT-OCR2_0 - GOT-OCR2_0为OCR技术开创统一端到端模型新纪元
GOTGithubHuggingfaceOCR图像识别开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
GOT-OCR2_0项目提出通用OCR理论,通过统一端到端模型实现OCR 2.0。该模型具备多语言识别、版面分析和细粒度OCR能力,可处理普通文本、格式化文本及多页文档。项目提供开源训练代码和在线演示,为OCR技术发展开辟新方向。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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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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