我们通过引入一个新的数据集即OCR-VQA-200K来填补这一空白,该数据集包含207,572张图书封面图像和100万个关于这些图像的问题-答案对。这个数据集可以在我们的项目网站上探索和下载:ocr-vqa.github.io/。 图1: 我们介绍了一项新的任务,即通过阅读图像中的文字来回答视觉问题,以及伴随的大规模数据集和这项任务的...
此外,MiniCPM-V 2.0 在 OCR 综合能力榜单 OCRBench 上刷新开源模型 SOTA 表现;还在场景图片文字识别榜单 TextVQA 上超越全系 13B 量级通用模型,其中文字理解表现越级比肩了业界王者谷歌 Gemini Pro,让我们惊叹它的进化之快。 评测数据如此之强,让 MiniCPM-V 2.0 面对一系列 OCR 场景经典难题时毫无压力。传统大...
在 权威 OCR 综合能⼒榜单 OCRBench 中,MiniCPM-V 2.0 秉承面壁「小钢炮」系列「以小博大」传统,刷新了开源模型 SOTA。在 场景图片文字识别榜单 TextVQA 中,越级超越全系 13B 量级通用模型,甚至部分能力比肩多模态领域代表性模型 Gemini Pro。 这一次,新一代 MiniCPM-V 2.0 还加速解锁了过去难以识别的高清图...
清理图像中的方框和线条 文字识别：OCR 技术使用算法来识别文本，包括两种算法 模式匹配：字符图像（字形...
此外,MiniCPM-V 2.0 在 OCR 综合能力榜单 OCRBench 上刷新开源模型 SOTA 表现;还在场景图片文字识别榜单 TextVQA 上超越全系 13B 量级通用模型,其中文字理解表现越级比肩了业界王者谷歌 Gemini Pro,让我们惊叹它的进化之快。 评测数据如此之强,让 MiniCPM-V 2.0 面对一系列 OCR 场景经典难题时毫无压力。传统大...
语义关联图表渲染:利用GPT-4根据相关语料库生成了200k的高质量图表数据用于训练Vary-base。 通用数据:先用从LAION-COCO中采样的4 million样本进行预训练,然后用LLaVA-80k或LLaVA-CC665k以及DocVQA和ChartVQA作为SFT数据集。 格式:<|im_start|>user: “”“texts input”<|im_end|> <|im_start|>assistant: ...
文档VQA DocVQA结果 4.4. 进一步分析 图7 (a) 预训练策略、(b) 图像主干和 (c) 输入分辨率分析。 预训练策略 图7(a) 显示 Donut 预训练任务(即文本阅读)是一种简单而有效的方法。对模型(例如图像字幕)施加图像和文本的一般知识的其他任务在微调任务中几乎没有收益。对于文本阅读任务,只验证 SynthDoG、IIT-...
图13:StrucTexTv3 的通用富文本图像感知和理解能力。第一行显示感知级能力,例如文本识别、文档解析和图表解析。第二行展示认知级能力,包括面向文档的 VQA、关键信息提取、表格摘要和文本图像翻译。来源:StrucTexTv3。 这里我们重点关注PDF解析任务的性能。
Rossum：专注于发票扫描的解决方案，准确率高达98%，提供通用的发票服务。Tesseract：这是一个开源的OCR...
接着，文章描述了数据集的预处理步骤，包括将 JSON 文件中的多边形坐标转换为四点边界框坐标，并裁剪出...