在本文中，研究员们提出了首个利用预训练模型的端到端基于 Transformer 的文本识别 OCR 模型：TrOCR。不同于现有方法，TrOCR 不依赖于传统的 CNN 模型进行图像理解，而是利用了图像 Transformer 作为视觉编码器，利用文本 Transformer 作为文本编码器。此外，与基于字符的方法不同，研究员们使用 wordpiece 作为识别输出...
TrOCR由李等人在论文TrOCR:Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models中介绍。 作者提出了一种背离传统的CNN和RNN的方法,他们使用视觉和语言transformer 模型来构建TrOCR架构。 TrOCR模型由两个阶段组成: 编码器阶段由预训练的视觉transformer 模型组成。 解码器阶段由预训练的语言transformer...
TrOCR是transformer OCR的简写,是microsoft发布的一个OCR识别模型,光看这个模型的名字就知道此模型基于transformer模型,其模型架构如下,完全采用了标准的transformer模型。 编码器有预训练的Vision transformer组成,这里主要采用了DeIT作为Vision transformer模型。 解码器有预训练的language transformer模型组成,这里主要采用了RoB...
TrOCR-基于transformer模型的OCR手写文字识别 前期我们使用大量的篇幅介绍了手写数字识别与手写文字识别,当然那里主要使用的是CNN卷积神经网络,利用CNN卷积神经网络来训练文字识别的模型。 这里一旦提到OCR相关的技术,肯定第一个想到的便是CNN卷积神经网络,毕竟CNN卷积神经网络在计算机视觉任务上起到了至关重要的作用。有关...
一、技术演进:从CNN到Transformer的架构革命 1.1 传统OCR的技术瓶颈 局部感知局限:CNN的卷积核难以捕捉长文本行中的全局依赖关系,导致弯曲文本、密集排版场景下的识别错误率居高不下。 序列建模缺陷:RNN/LSTM的串行处理机制在处理千字符级文档时存在梯度消失问题,且无法并行计算。
因此,微软亚洲研究院的研究员们聚焦文本识别任务展开了多项研究,并提出了首个利用预训练模型的端到端基于 Transformer 的文本识别 OCR 模型:TrOCR,模型结构如图1。 图1:TrOCR 模型结构示意图 与现有方法不同,TrOCR 简单、高效,没有将 CNN 作为主干网络,而是把输入的文本图像切分成图像切片,然后输入到图像 ...
TrOCR是Microsoft推出的一款基于transformer模型的OCR手写文字识别技术，它利用Transformer的注意力机制在计算机视觉领域展现出强大的识别能力，特别是在文字识别任务中。与传统的CNN卷积神经网络不同，TrOCR采用标准的Transformer架构，其预训练模型是基于大规模综合生成数据进行训练的，包括数亿张包含打印文本行的...
基于transformer的ocr识别,在公章(印章识别, seal recognition)拓展应用 - WilliamQf-AI/TrOCR-Seal-Recognition
该工作提出一种可解释性强的文字识别方法LevOCR。该方法使用Vision-Language Transformer (VLT)进行特征提取,设计了Deletion和Insertion两种字符级操作来实现精细化文本生成和矫正任务,并使用模仿学习进行训练。实验结果表明,LevOCR通过对纯视觉预测结果的精细化迭代矫正,可进一步提升视觉模型的识别精度并达到SOTA。同时,该...
TrOCR 采用了 Transformer 结构,包括图像 Transformer 和文本 Transformer,分别用于提取视觉特征和建模语言模型,并且采用了标准的 Transformer 编码器-解码器模式。编码器用于获取图像切片的特征;解码器用于生成 wordpiece 序列,同时关注编码器的输出和之前生成的 wordpiece。