GOT-OCR2.0通过系统级创新重新定义了OCR的技术范式:在编码端突破物理世界的表征限制,在解码端建立跨模态的语义桥梁,在工程端实现工业级可用性。其开源策略将加速OCR技术从"数字化工具"向"认知智能基础设施"的进化,为多行业数字化转型提供原子级能力支撑。
GOT模型是首个迈向OCR 2.0时代的通用端到端模型,它在多个方面展现了其先进性: 多任务支持:GOT模型支持多种OCR任务,包括场景文本OCR、文档OCR、细粒度OCR以及更通用的OCR任务。 输出格式多样:除了支持纯文本输出,GOT还能输出格式化文本,如Markdown格式,增强了文本的可读性和可编辑性。
开源模型GOT-OCR-2.0正式发布,标志着新一代 AI OCR 技术的到来。 作为一款强大的端到端 OCR 模型,GOT-OCR-2.0不仅支持传统的场景文本和文档识别,还能处理乐谱、图表、甚至复杂的数学公式! 这个全新的模型设计采用了一个集成的vision encoder和decoder,能够同时处理多种类型的 OCR 输入,从而极大提高了信息传递的效...
GOT模型,由StepFun、Megvii Technology等机构联合研发,作为新一代OCR-2.0技术的关键组成部分,通过高压缩编码器和长上下文解码器的架构,能够高效精准地处理多种格式的文本识别任务,包括公式、图表、几何形状等,并能生成Markdown、LaTeX等格式的输出,显著提升了OCR技术的效率和精度。 论文介绍 光学字符识别 (OCR) 技术在...
https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0 OCR 一直是离落地最近的研究方向之一,是 AI-1.0 时代的技术结晶。到了以 LLM(LVLM)为核心的 AI-2.0 时代,OCR 成了多模大模型的一项基本能力,各家模型甚至有梭哈之势。 多模态大模型作为通...
使用GOT-OCR2.0整合包 将整合包(GOT-OCR2.0Win整合包0920.exe)解压到D盘根目录。 测试flash-attn.bat 脚本以确保OCR功能正常。 运行start.cmd 来启动OCR识别过程。 测试和使用 进行简单文本识别测试,检查识别结果是否准确。 根据需要,复制和执行其他示例代码进行更复杂的测试。
model = AutoModel.from_pretrained('stepfun-ai/GOT-OCR2_0', trust_remote_code=True, low_cpu_mem_usage=True, device_map='cuda', use_safetensors=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id) model = model.eval().cuda()# input your test image# image_file = '/mnt/workspace/58F3EF14-...
免费下载地址:https://deepface.cc/thread-411-1-1.html今天分享的就是GOT-OCR的GUI版本,支持的场景比如文本、文档、乐谱、图表、数学公式等内容识别, 视频播放量 3377、弹幕量 0、点赞数 33、投硬币枚数 14、收藏人数 115、转发人数 11, 视频作者 无言以对2012, 作者简介
GOT-OCR 2.0:中文新体验! 🌟 推荐一款强大的AI工具——GOT-OCR 2.0,它是一款功能全面的端到端OCR模型,不仅擅长识别普通文本,还能处理复杂的公式、表格和乐谱等内容。无论是在文档中还是自然场景中,它都能提供高精度的文字识别。 🎨 核心亮点: 支持多种语言:默认支持中英文识别,通过微调可扩展至更多语言。 场...
GOT-OCR-2.0是一种用于光学字符识别(OCR)任务的通用模型,旨在解决传统OCR系统(OCR-1.0)和现有大视觉语言模型(LVLMs)在OCR任务中的局限性。 传统OCR系统(OCR-1.0)通常采用多模块流水线模式(例如:元素检测、区域裁剪、字符识别等),容易陷入局部最优问题,且维护成本高。该模型通过端到端架构,提供高效的字符识别能力...