正是因为深知GOT以及OCR-2.0的潜力，我们希望通过开源GOT吸引更多的人，放弃VQA，再次投向强感知。都说纯OCR容易背锅，但也正好说明做的不够work，不是吗？GOT: Towards OCR-2.0 通用OCR模型须要够通用，体现在输入输出都要通用上。GOT的通用具体表现为：在输入方面，模型支持Scene Text OCR、Document OCR、Fine-...
没错,如果之前远程主机上使用的OCR模型开源了,并且你可以在本地部署它,那么从技术上来说,它和现在开源的端到端OCR模型本质上是相同的,只是实现方式不同:从远程调用转变为本地部署。这并不代表有任何技术上的创新,而是:- **模型的开源** 使得你可以直接获取和运行该模型,无需依赖第三方服务。- **本地部署的...
但是对于密集和细粒度感知任务,比如文档级别的OCR、Chart理解,特别是在非英文场景,CLIP表现出了明显的编码低效和out-of-vocabulary问题。 纯NLP大模型(如LLaMA)从英文过渡到中文(对大模型来说是“外语”)时,因为原始词表编码中文效率低,必须要扩大text词表才能实现较好的效果。 正是这一特点给研究团队带来了启发。
更值得一提的是,TextMonkey还可通过微调来习得理解和执行点击截图指令的能力。在一系列基准测试中,我们的方法显著提高了各项任务的表现,分别在Scene Text-Centric VQA、Document Oriented VQA和KIE任务上取得了5.2%、6.9%和2.8%的增长,尤其是在OCR Bench上得分高达561,一举超越先前开源的所有大规模多模态文档理解模型。
在当今数字化进程飞速发展的时代,OCR(光学字符识别)技术虽已普及,但仍存在诸多瓶颈。传统 OCR 模型在面对复杂多变的情况时,识别准确率会大打折扣,且处理流程和操作步骤颇为繁琐,极大地降低了工作效率。 全球首款通用端到端 OCR 模型 GOT-OCR-2.0 近日正式开源!其解决了传统 OCR 在图像质量不佳、复杂背景、手写...
同时其支持自定义训练，用户可以使用自己的数据集Fine-tune以达到更好的效果，大大提高了程序员们训练部署OCR模型和项目落地的效率，最大程度上满足了企业的不同需求。随着百度PaddleOCR的开源，其在促进OCR行业发展的同时，也正在赋能企业，推动产业智能化发展。8.6M超轻量中英文OCR模型 近年来，随着技术的发展，文字...
Cosmos :英伟达开启通用世界模型的GPT时刻,人类正式从多模态2D进入3D新时代,物理AI的基建初步完成,机器人爆发预计25年底正式开始 01-08 473|14:07 Trend Finder一款发现实时趋势和商业情报的AI工具 o1 Trend Finder:一款发现实时趋势和商业情报的AI收集工具,可追踪推特、新闻等各种话题,并将趋势推送Slack,可做营销监控...
评测显示,ChatGLM-4-9B 模型的多语言能力全面超过了 Llama-3 8B。 在支持消费级显卡本地运行的情况下,GLM-4-9B 不仅展示出了强大的对话能力,支持 100 万长文本,覆盖多语言,更重要的是:智谱发布的大模型完全免费且开源。现在,每个开发者都能在本地跑通这个版本的 GLM-4 模型。 GLM-4-9B 是智谱 AI 推出...
部署方面:easyOCR模型较大不适合端侧部署,Chineseocr_lite和PaddleOCR都具备端侧部署能力。 开发者可以根据自己的实际需求,选择适合自己的开源方案。 对于PaddleOCR3.5MB的超轻量模型,是如何做到的,repo中也给出了解释。 3.5M超轻量模型应用了一套超轻量OCR系统PP-OCR,主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三...
旷视Vary:开源、支持中英文! 如何把图片转为文档? 你第一反应肯定是OCR!但是OCR都是收费的,而且都是针对特定领域。 聪明的小伙伴可能就要问了,如今大模型火热,能否让大模型来识别? 答案是可以的,但是目前多模态的大模型识别图片能力还是惨不忍睹,就算GPT-4V也是无法达到满意的准确率!