△ 通用OCR模型须“通用”输出方面，模型同时支持plain texts输出以及可读性强、可编辑的formatted文本输出，如markdown等。模型的结构和训练方法，采用vision encoder+input embedding layer+decoder的pipeline。Encoder主体采用带local attention的VITDet架构，不会让CLIP方案的全程global attention在高分辨率下激活太大，炸显...
随着大模型时代的到来和深入，这种解决思路也正在成为共识。像一些大模型玩家要实现大模型优化和迭代，并不能依靠以往单纯三驾马车来解决，而是需要从底层芯片到模型部署端到端的系统优化。在算力加速层面的玩家，一方面摆脱不了摩尔定律的极限，另一方面要在应用场景中充分释放计算潜力，就需要与软件适配快速部署。有意思...
types_dict = {"通用场景":ocr_recognition, "自然场景":ocr_recognition_scene, "手写场景":ocr_recognition_handwritten, "文档场景":ocr_recognition_document, "车牌场景":ocr_recognition_licenseplate} 3.模型调用 然后就是模型调用部分的代码,这段代码定义了2个函数:crop_image(img, position)和order_point(...
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...
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...
随着大模型时代的到来和深入,这种解决思路也正在成为共识。 像一些大模型玩家要实现大模型优化和迭代,并不能依靠以往单纯三驾马车来解决,而是需要从底层芯片到模型部署端到端的系统优化。 在算力加速层面的玩家,一方面摆脱不了摩尔定律的极限,另一方面要在应用场景中充分释放计算潜力,就需要与软件适配快速部署。
把大模型做小，不止是提高效率 4 月 11 日，面壁智能正式发布了新一代 MiniCPM 系列模型，包括四个模型：OCR 能力惊艳，当前端侧最强多模态模型MiniCPM-V 2.0；适配更多端侧场景，仅 1.2B 的基座模型 MiniCPM-1.2B；最小的 128K 长文本模型 MiniCPM-2B-128K；性能进一步增强的 MoE 架构模型 MiniCPM-MoE...
引入大模型能力后,TI-OCR支持通过自然语言交互直接理解输入图片生成结果,能够精准识别票据中的手写体、表格信息、跨页信息并排除背景干扰。 二是降本方面,以往企业自己训练或委托厂家训练模型,周期较长,成本较高,引入大模型后会结合实用性降低模型对资源的消耗,并且依托TI-OCR平台,企业也可以在内部快速构建各类个性化应用...
PP-ChatOCR 由传统的 OCR 模型和文心大模型两部分组成，所以优化大致可以分为两个方面：一是训练微调 OCR 模型，使之在垂类场景中的精度进一步提高；二是“调教”文心大模型，通过 Prompt 工程和适当的后处理工作使大模型能够输出我们想要的结果，甚至可以考虑对 LLM 进行微调。微调 OCR 模型方面，推荐大家使用飞桨...
随着深度学习技术的不断发展,大模型训练在OCR(光学字符识别)领域的应用越来越广泛。大模型具有丰富的特征表示能力和强大的语义理解能力,可以有效提高OCR的准确率和识别速度。本文将介绍如何通过大模型训练提升OCR应用的性能,并探讨其在实际应用中的优势和挑战。一、大模型训练的优势大模型训练在OCR应用中具有显著优势。首...