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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。

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omdet-turbo-swin-tiny-hf - 实时开放词汇目标检测模型 支持批量多任务处理
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这是一款专业的手写文本识别和数字化工具，采用先进的AI驱动OCR技术。支持300多种语言，将手写文档快速转换为数字文本，错误率低于1%。提供AI增强的格式化结果，适用于人力资源、法律、医疗等多个行业。用户可通过云端仪表板上传文档，轻松导出为Word或Excel格式，显著提高工作效率和准确性。
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Picture to Text是一款在线图片文字提取工具,采用OCR技术支持多种图片格式和语言。可快速将图片文字转换为可编辑文本,支持批量处理提高效率。工具操作简单,免费无需注册,适合学生、职场人士和研究人员使用。
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这是一款专业的在线图像文字提取工具，能快速准确地从多种格式的图像中识别文字，适用于文档、书籍页面和照片等。支持多种图像格式，无需下载软件即可在线使用，操作简便。采用先进OCR技术，确保文字提取精确可靠。适合学生和专业人士使用，可将图像轻松转换为可编辑文本，提高工作效率。工具注重用户隐私和数据安全，提供安全可靠的服务。
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H2OVL-Mississippi-800M是H2O.ai推出的一款紧凑型视觉语言模型，拥有0.8亿参数，专注于OCR文本识别，表现出色。该模型在OCRBench测试中领先，超越更大规模的模型。基于H2O-Danube的架构，Mississippi-800M扩展了视觉和文本整合能力。通过1900万图文对进行训练，尤其注重OCR、文档理解以及表格和图表的解析，优化紫为OCR任务。
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TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法，专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术，有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时，显著减少了模型参数，实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案，在计算资源受限的场景下尤其有价值。
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