多模态大模型作为通用模型，总有种降维打击OCR模型的感觉。那么纯OCR的研究真的到头了吗？我们想说：当然没有！没准才刚刚开始。首先盘一下AI-1.0 OCR系统和LVLM OCR的缺点：首先是AI-1.0流水线式的OCR系统，缺点不用多说，各个模块比较独立，局部最优，维护成本也大。最重要的是不通用，不同OCR任务需路由...
大模型OCR 基于大规模预训练模型（如Transformer架构），融合更深的网络（如ResNet、DBNet）和多模态数据，支持跨场景泛化和少样本学习。引入语言模型优化后处理，通过对抗性训练和循环一致性增强鲁棒性。例如，FOTS和Mask TextSpotter实现检测与识别一体化，提升端到端效率。二、性能对比 （同样一幅图，我们看看不同OCR...
当OCR 识别与大模型抽取相结合,就实现了文档数字化和定制化抽取信息。通过 OCR 将纸质文档转化为电子文本,再利用大模型抽取其中特定的信息,如在处理财务报表时,能快速抽取金额、项目名称等数据,大大提升了文档处理的效率和准确性,为各行业的信息化发展提供了有力支持。
这时候普通OCR工具就显得力不从心了，需要更强大的系统来处理。最近我研究了个有意思的开源项目，开发者用大模型实现了从扫描网页到Markdown网页的自动转换。这个方案的核心在于用了Qwen2.5-VL这类多模态大模型，简单来说就是既能看懂图片里的内容，又能理解文字含义。举个实际的例子，当你给模型一张包含表格的网...
1. 模型地址 模型链接:cv_convnextTiny_ocr系列模型 通用场景:cv_convnextTiny_ocr-recognition-general_damo 自然场景:cv_convnextTiny_ocr-recognition-scene_damo 手写场景:cv_convnextTiny_ocr-recognition-handwritten_damo 文档场景:cv_convnextTiny_ocr-recognition-document_damo 车牌场景:cv_convnextTiny_ocr-...
现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！一、OCR的前世：传统OCR技术统治的过去 传统OCR技术的工作原理 OCR...
中安智能文档抽取系统基于自主研发的OCR文字识别技术与大模型数据抽取能力，能够支持多种业务场景下的文档信息提取。系统通过精准的智能化处理，快速从各种格式和类型的文档中提取关键信息，为企业提供一站式解决方案。该系统包括三大主要功能模块：合同抽取、通用抽取与形式发票抽取。用户只需上传样本并自定义所需字段，...
4.实时处理：随着计算机硬件性能的提升，大模型时代下的OCR可以实现更快的处理速度和更高的并发处理能力。这使得OCR可以在实时场景下进行文字识别，满足用户对于即时反馈的需求。CPU性能在大模型时代下OCR的重要性 在大模型时代下，大型的深度学习模型需要庞大的计算资源进行训练和推理。而CPU作为计算机中最基础的处理器...
针对这样的问题，飞桨团队隆重推出基于文心大模型的全新解决方案——PP-ChatOCR！PP-ChatOCR 将 LLM（Large Language Model）与经典的 PP-OCR 模型结合，达到了通用场景下的图片关键信息抽取效果，支持身份证、银行卡、户口本、火车票等多种场景的关键信息提取。您只需要指明自己所关注的字段，PP-ChatOCR 就能帮您从...
但要知道OCR本身应用广泛、部署场景多样，比如公有云、私有云，以及边缘设备、终端设备上……而且随着大模型时代的到来，作为重要入口的OCR，更多潜在场景将被挖掘。于是，一种性价比高、硬件适配性强的解决方案成为行业刚需。既然如此，英特尔又是如何解决这一痛点的呢？简单归结：第四代至强®️可扩展处理器及其...