#场景文字识别

dict-guided项目提出了一种词典指导的场景文字识别方法，旨在改进现有模型性能。项目同时发布了越南语场景文字识别数据集VinText。该方法结合传统和创新策略，提高了文字识别准确率。项目开源了代码、预训练模型，并提供了数据集构建、模型架构和实验结果等详细信息，便于研究人员进行深入研究。

AdvancedLiterateMachinery是一个致力于构建高级智能系统的开源项目，旨在赋予机器阅读、思考和创造能力。项目由阿里巴巴集团同义实验室的读光OCR团队维护，涵盖文本识别、文档理解和信息提取等领域。目前，项目专注于开发从图像和文档中读取信息的技术，包含OmniParser、GEM和DocXChain等创新模型，推动人工智能技术的发展。

MGP-STR base-sized model是一个基于ViT和A^3模块的场景文本识别开源模型。它采用多粒度预测方法，包括字符、子词和单词级别，以提高识别精度。该模型在MJSynth和SynthText数据集上训练，适用于复杂场景的OCR任务，并可方便地集成到PyTorch项目中。