#文本检测

MMOCR是一个基于PyTorch和mmdetection的开源工具箱，提供全面的文本检测、文本识别及信息提取解决方案。它支持多种先进模型和模块化设计，允许用户自定义优化器、数据预处理和模型组件。最新版本v1.0.0新增支持SCUT-CTW1500、SynthText和MJSynth数据集，更新了FAQ和文档，并添加了新教程笔记本。适用于PyTorch 1.6+，欢迎研究人员和开发者贡献改进。

BetterOCR通过结合EasyOCR、Tesseract和Pororo等OCR引擎，并使用LLM技术，解决多语言文本检测难题。支持自定义上下文以提高文本识别的精度，即使是罕见或非传统词汇也能保证高准确性。支持异步操作和改进的界面，并持续快速开发中。欢迎贡献与参与，共同提升OCR技术。

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。

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。

mokuro是一个开源项目，为日语学习者提供了便捷的漫画阅读工具。该工具通过文本检测和OCR技术，将日本漫画中的文字转换为可选文本。mokuro离线处理漫画页面，生成包含OCR结果的.mokuro文件，用户可通过网页阅读器浏览处理后的漫画。支持弹出字典功能，方便学习者查询生词。此外，mokuro具备多卷处理能力，并兼容旧版HTML格式，适合各类漫画爱好者和日语学习者使用。

PanelCleaner 是一款开源的漫画文本清理工具，采用机器学习技术精确识别文本区域并生成高质量遮罩。该工具能自动清理简单对话气泡，支持批量处理和自定义清理参数，并提供OCR文本提取功能。通过直观的图形界面，PanelCleaner 可大幅提高漫画翻译效率，减少重复性工作，同时避免误删非文本内容。

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。

surya_det3是surya项目中的一个文本检测模型，基于vikp/line_detector_3开发。该模型主要用于识别和定位文档中的文本行，可处理不同字体、布局和语言。作为开源项目的一部分，surya_det3为文档分析和信息提取提供了基础支持。

RoBERTa大型模型微调的GPT-2文本检测器是OpenAI开发的开源工具，专门用于识别GPT-2模型生成的文本。该模型对1.5B参数GPT-2生成的内容有约95%的检测准确率。它支持合成文本生成研究，但也可能被滥用于逃避检测。使用时应注意模型局限性，并与其他方法结合以提高检测效果。

ResNet-152 Text Detector是一个基于ResNet-152架构的深度学习模型，用于快速判断图像是否包含可读文本。该模型在COCO-Text和LLaVAR数据集上训练，使用约14万张图像，其中50%含文本，50%不含文本。模型采用300x300输入分辨率，使用AdamW优化器，学习率为5e-5，训练3个epochs。通过简单的Python代码，开发者可以轻松集成此模型，实现二元分类的图像文本检测功能。

这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型，它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员，用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是，此工具并不适用于ChatGPT文本检测，建议与其他检测方法配合使用。

Granite-Guardian-HAP-38m是一个用于检测英文文本有害内容的轻量级二分类模型。通过4层神经网络架构设计，模型参数量仅为3800万，较RoBERTa模型显著缩减规模。该模型支持CPU部署运行，具备低延迟推理能力，适用于大语言模型的安全防护以及批量文本处理场景。实测显示，模型在维持分类准确率的同时达到了理想的性能指标。