我们都知道OCR这个技术在日常生活中已经普及开了，像各类文件、身份证、路标等识别，可以说统统都离不开它。而随着近几年大模型的不断发展，OCR也迎来了它的“新生机”——凭借自身可以将文本从图片、扫描文档或其他图像形式提取出来的看家本领，成为大语言模型的一个重要入口。在这个过程中，一个关键问题便是“好...
多模态大模型作为通用模型，总有种降维打击OCR模型的感觉。那么纯OCR的研究真的到头了吗？我们想说：当然没有！没准才刚刚开始。首先盘一下AI-1.0 OCR系统和LVLM OCR的缺点：首先是AI-1.0流水线式的OCR系统，缺点不用多说，各个模块比较独立，局部最优，维护成本也大。最重要的是不通用，不同OCR任务需路由...
自从引入了大模型驱动的OCR“智能分拣”后，拿到客户提交的材料后，开户协助人只需要把材料批量拍照，点击上传，系统会自动把材料分拣、匹配、上传到指定位置。不仅大大缩短了开户前端操作时间，提高了开户效率，还降低了人工作业难度，员工体验感也大大增强。谢琪：华福证券目前已经将腾讯云TI-OCR应用到开户领域、智能分...
因此，如何在大模型时代有效提升OCR技术的性能成为了亟待解决的问题。CPU作为OCR落地的新解法 1、过去CPU在OCR任务中的不足 过去，由于CPU的计算能力有限，无法满足大规模OCR任务的需求。传统的OCR算法需要使用GPU等高性能硬件进行计算，造成了高昂的成本投入。而且，GPU等硬件设备体积庞大，不便携带，限制了OCR技术的应...
VoidOc:【大模型】有手就会!本地部署Stable Diffusion文生图详细教程!15 赞同 · 2 评论文章 今天这篇是大模型实战篇——本地部署OCR(Optical Character Recognition)文字识别应用(以阿里通义实验室提供的读光OCR-多场景文字识别-系列模型为例)的详细教程。
4.实时处理：随着计算机硬件性能的提升，大模型时代下的OCR可以实现更快的处理速度和更高的并发处理能力。这使得OCR可以在实时场景下进行文字识别，满足用户对于即时反馈的需求。CPU性能在大模型时代下OCR的重要性 在大模型时代下，大型的深度学习模型需要庞大的计算资源进行训练和推理。而CPU作为计算机中最基础的处理器...
总结：在大模型时代下，OCR技术正在经历着新的变革。英特尔的第四代至强可扩展处理器以及OpenVINO推理框架为CPU加速提供了新的解决方案，实现了与GPU相媲美的性能。CPU加速在处理OCR任务中具有巨大潜力，在各个行业和场景中都能发挥重要作用。随着技术的进一步进步，CPU将继续在大模型时代中扮演重要角色。
除了模型方法的不同,还有训练以及数据的不同。首先就是需要大量OCR数据,需要使用各种数据合成。训练上,通用VLM会使用CLIP-like ViT,但CLIP是在caption数据上预训练的,且自然图像的比重大,所以一定需要打开CLIP,在OCR数据上预训练。 下面介绍几篇我看过的工作,主要来自Vary团队(yxmm - 知乎)(Vary、OneChart、Fox)...
OCG玩家们开始看向了CPU（CentralProcessingUnit）作为解决方案。CPU作为OCR的新解决方案，通过英特尔的第四代至强可扩展处理器和OpenVINO框架的组合，释放了更大的计算潜力。首先，CPU相较于GPU来说，具有更大的内存容量。这使得CPU能够处理更大规模的OCR模型，无需进行分块或者其他复杂的处理方式。通过英特尔的第四代...
然而，长期以来，OCR技术的发展受限于计算机硬件性能，特别是图形处理单元（GPU）的瓶颈。然而，在大模型时代下，OCR玩家们决定违背祖宗，摒弃传统的GPU方式，寻找更加高效的解决方案。背景：GPU疲惫久矣 传统的OCR技术依赖于GPU进行计算，但随着大规模深度学习模型的兴起，GPU的疲惫和无法满足需求的问题也日渐显现。大...