通义千问OCR是文字提取专有模型,专注于文档、表格、试题、手写体文字等类型图像的文字提取能力。它能够识别多种文字,目前支持的语言有:汉语、英语、阿拉伯语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语、西班牙语、越南语。 您可以在阿里云百炼平台在线体验通义千问OCR模型。 支持的模型 模型名称 版本 上下文长度 最大输入 最大输出 输入...
四、模型部署与应用 将优化后的模型部署到生产环境中进行实际应用。这通常涉及到将模型集成到现有的业务系统或开发新的应用程序来支持OCR功能。 五、总结与展望 通过本文的介绍,读者可以了解到如何训练一个专属的OCR文字识别模型。从数据收集与预处理、模型选择与架构搭建、模型训练与调优到模型部署与应用,每个步骤都至...
其次，在教育和医疗领域，OCR大模型发挥了巨大作用。例如，学生可以用APP扫描课本笔记，实现即时翻译或总结功能；医生则可通过它快速识别X光片上的文字描述，减少诊断错误。2025年的一项WHO报告显示，AI辅助的OCR技术已在全球医疗系统中普及，特别是在发展中国家，帮助处理海量纸质档案。再来看智能设备领域。自动驾驶汽车依...
手写体识别:识别手写笔记、信件等中的文字内容。 车牌识别:从车辆图像中识别出车牌号码。 CRNN OCR文本识别模型以其独特的架构和卓越的性能,在图像文本识别领域展现出了强大的生命力和应用潜力。随着深度学习技术的不断发展和完善,我们有理由相信,CRNN模型及其衍生技术将在未来继续引领图像文本识别的新潮流,为我们的生...
【大模型】零成本!本地部署OCR文字识别详细教程 VoidOc 阿里云计算有限公司 技术专家 33 人赞同了该文章 目录 收起 一、前言 二、部署教程 1. 模型地址 2. 环境依赖 3.模型调用 4.基于gradio的界面构建 三、效果展示 四、总结 一、前言 hello～各位小伙伴,前序教程告诉大家了:如何本地化部署LLM...
CRNN,全称为循环神经网络卷积神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network),是一种深度学习模型,主要用于处理序列化数据,如文字识别。CRNN结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的优点,通过卷积层捕捉图像局部特征,然后利用循环层处理序列信息,从而实现文字识别任务。一、卷积神经网络(CNN)CNN是深度学习中常用...
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...
SVTR文字识别模型介绍 一般的文字识别会包含两个阶段,一个是CNN,一个是RNN,可以参考PaddleOCR使用指南中的CRNN 文字识别。这种架构虽然准确,但复杂且LSTM的效率较低,很多移动设备对LSTM的加速效果并不好,所以在实际的应用场景中也存在诸多限制。随着swin transformer在计算机视觉领域大放光彩,swin的这种金字塔结构(像...
首先需要下载我们需要的PP-OCRv3识别预训练模型,更多选择请自行选择其他的文字识别模型 # 使用该指令下载需要的预训练模型wget -P ./pretrained_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar# 解压预训练模型文件tar -xf ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train...
中英文OCR模型开源 模型画像: 总模型大小仅8.6M 仅1个检测模型(4.1M)+1个识别模型(4.5M)组成 同时支持中英文识别 支持倾斜、竖排等多种方向文字识别 T4单次预测全程平均耗时仅60ms 支持GPU、CPU预测 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统 PaddleOCR发布的超轻量模型由1个文本检测模型(4.1M)和1个文本识别模...