trocr-small-printed

基于Transformer的印刷文本OCR模型

模型光学字符识别 TrOCR 开源项目 Huggingface 深度学习 Github 图像转文本人工智能

trocr-small-printed是一个专为印刷文本设计的OCR模型。该模型采用图像和文本Transformer架构，在SROIE数据集上经过微调，能够从单行文本图像中准确提取文字。它适用于多种印刷文档的文本识别任务，为自动化信息提取提供了有效工具。

文档

dit-base-finetuned-rvlcdip - 基于自监督学习的文档图像转换模型应用

Document Image TransformerGithubHuggingfaceRVL-CDIP开源项目文档分类模型自我监督学习视觉编码器

Document Image Transformer 是一种基于 Transformer 的模型，专为自监督学习而设计，通过大量文档图像来学习图像的内在表示。经过 RVL-CDIP 数据集的细调，该模型适用于文档图像分类、表格检测和文档布局分析等任务。通过在预训练编码器上添加线性层，可以灵活实现不同任务的目标。模型将图像划分为16x16像素固定块，并使用离散 VAE 编码器的视觉 token 进行预测。该技术解决方案在灰度图像分类中表现出色，尤其是在细分类别的文档图像任务中。

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。

t5-small - T5-Small：小参数文本转换模型优化NLP任务

GithubHuggingfaceT5 Small大规模预训练开源项目情感分析文本转换机器翻译模型

T5-Small是Google开发的具有6000万参数的语言模型，通过统一文本转换框架处理包括机器翻译、文档摘要、问答和分类在内的多种NLP任务。采用C4语料库进行预训练，该模型支持英语、法语、罗马尼亚语和德语，并结合无监督和有监督任务，以实现高效的转移学习。T5-Small不仅可解决经典NLP问题，还适用于文本回归任务，更多信息可参考相关文献。

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。

deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别

GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习

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。

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。

donut-base-finetuned-cord-v2 - 基于CORD数据集的直接文档理解转换模型

DonutGithubHuggingface图像转文字开源项目文档解析文档识别机器视觉模型

该模型采用Swin Transformer编码器和BART解码器架构，通过CORD数据集优化，实现了直接的图像到文本转换功能。模型跳过了传统OCR步骤，直接将文档图像编码为张量表示，再解码生成文本内容，简化了文档理解流程。

SimpleHTR - TensorFlow手写文本识别系统，支持单词和整行文本识别

CTC解码GithubIAM数据集TensorFlow字束搜索解码开源项目手写文字识别

本手写文本识别系统使用TensorFlow实现，并训练于IAM数据集。其能够识别单词和整行文本，验证集中3/4的单词被正确识别，字符错误率约为10%。系统提供预训练模型下载和多种解码器选项，包括适用于Windows的word beam search解码器。此外，还支持快速数据加载和训练设置，适合快速开发与部署文本识别应用。

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。

surya_rec - surya项目专用的多语言文本识别模型

GithubHuggingfaceOCRsurya图像处理开源项目文本识别模型计算机视觉

surya_rec是一个开源的文本识别模型，基于cc-by-nc-sa-4.0许可发布。该模型作为surya项目的一部分，专注于多语言文本的识别和提取。surya_rec采用深度学习技术，旨在高效识别和提取多语言文本内容，支持文档分析和信息提取。模型注重准确性和性能，为开发者提供强大的OCR解决方案。有兴趣的开发者可通过surya项目的GitHub仓库了解更多详情和使用方法。

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