本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT,这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。 论文概览 论文标题:GOT: Towards OCR-2.0 发布平台:arXiv 链接:arXiv.org 模型特点 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...
GOT-OCR-2.0 是一个基于通用 OCR 理论(General OCR Theory)的统一端到端模型,专注于提升光学字符识别(OCR)的准确性与效率。该项目由 StepFun、旷视科技、中国科学院大学和清华大学的研究团队共同发布,适用于…
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...
首先在wisemodel社区“算力”模块创建一个开发环境,由于GOT-OCR2.0推理时对显存的占用不是很大,这里选择用3090或A5000单卡的配置来创建开发环境。填写创建开发环境的基本属性内容,选择通用的基础镜像,以及选择平台上的GOT-OCR2.0的共享模型文件,记录下模型的路径/llm/stepfun-ai/GOT_OCR2_0 ,这些信息都填写好之后,...
GOT-OCR 2.0的多模态识别能力使其能够轻松处理各种复杂文档,从科学论文中的数学公式到商业报告中的图表,再到音乐作品中的乐谱,都能被精确识别和转换。更令人瞩目的是,这款模型支持多种格式化输出,如Markdown和LaTeX,为用户提供了unprecedented的灵活性和效率。作为一个开源项目,GOT-OCR 2.0不仅为研究人员和开发者提供...
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。
在人工智能领域,光学字符识别(OCR)技术的最新突破为自动化处理科学、音乐和数据分析中的复杂视觉数据提供了新的可能性。由研究人员开发的新型通用OCR模型GOT(General OCR Theory),标志着OCR技术进入了2.0时代。 GOT模型:以端到端架构突破OCR技术 GOT模型采用了统一的端到端架构,相较于传统的大型语言模型,它需要的资源...
git clonehttps://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0.git(已上传到网盘,可直接下载使用) conda create -n got python=3.10 -y #创建虚拟环境 conda activate got #激活虚拟环境 pip install -e . # 使用项目里面pyproject.toml安装依赖 安装Flash-Attention:(直接pip安装会有各种报错加上编译巨慢,pytorch2....
2.GOT模型架构:采用简单encoder-decoder架构,编码器负责将光学图像压缩为tokens,解码器负责输出OCR结果。1)高压缩率编码器: 约80M参数,输入尺寸为1024×1024,可处理常用图片和文档,将输入图像压缩为256×1024维度。2)长上下文解码器:约500M参数,支持8K上下文,能够处理长文本场景。 3.多阶段训练策略:1)编码器预训练...
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...