TrOCR是transformer OCR的简写,是microsoft发布的一个OCR识别模型,光看这个模型的名字就知道此模型基于transformer模型,其模型架构如下,完全采用了标准的transformer模型。 编码器有预训练的Vision transformer组成,这里主要采用了DeIT作为Vision transformer模型。 解码器有预训练的language transformer模型组成,这里主要采用了RoB...
整个文字识别任务中,主要包括以下几个文件: - analysis_recognition_dataset.py (数据集分析脚本) - ocr_by_transformer.py (OCR任务训练脚本) - transformer.py (transformer模型文件) - train_utils.py (训练相关辅助函数,loss、optimizer等) 其中 ocr_by_transformer.py 为主要的训练脚本,其依托 train_utils.py...
TrOCR由李等人在论文TrOCR:Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models中介绍。 作者提出了一种背离传统的CNN和RNN的方法,他们使用视觉和语言transformer 模型来构建TrOCR架构。 TrOCR模型由两个阶段组成: 编码器阶段由预训练的视觉transformer 模型组成。 解码器阶段由预训练的语言transformer...
Transformer-based OCR Systems:近年来,许多研究将Transformer框架应用于OCR系统中。例如,一些工作将Transformer与CNN相结合,利用CNN提取图像特征,然后将这些特征输入到Transformer中进行序列建模和识别。这些系统在多个OCR基准数据集上取得了优异的性能表现。 Attention-based OCR Models:除了标准的Transformer框架外,还有一些工...
是第一个将 detr 用于 表格处理任务的 模型,没有使用任何特别的定制模块,简称为 TATR we apply the Detection Transformer (DETR) [2] for the first time to the tasks of TD, TSR, and FA, and demonstrate how with PubTables-1M all three tasks can be addressed with a transformer-based object de...
TrOCR – Getting Started with Transformer Based OCR Sovit Rath August 29, 2023 5 Comments Hugging Face Transformers OCR Transformer Neural Networks Optical Character Recognition (OCR) has seen several innovations over the years. Its impact on retail, healthcare, banking, and many other industrie...
RockAI为什么要做一个非Transfermer Based的模型,以及我们是怎么做的,当前做到什么样的进展?今天我会围绕这个主线和大家做一些分享,同时也会分享RockAI在大模型时代对技术路线的一些思考。 两年前,GPT掀起了这一轮大模型的浪潮。现在来看,无论是自然语言的大模型还是多模态的大模型,甚至是文生图、文生视频的模型,大...
TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models Minghao Li, Tengchao Lv, Jingye Chen, Lei Cui, Yijuan Lu, Dinei Florencio, Cha Zhang, Zhoujun Li, Furu Wei AAAI 2023|February 2023 下载BibTex
就获取语义信息的方式而言,主流的Attention based方法基于RNN来实现,是一种采用单向串行方式进行建模的方法,如图 1.(a)所示。虽然该多模型在很多任务中取得了很好的效果,但是有些难以克服的弊端:RNN对序列的处理为单向,只有通过多层和多个方向的级联才能获得全局的信息;下一的预测依赖于当前预测,导致解码误差会进行...
视频OCR(Video text spotting)是一个任务,需要模型同时去完成检测,跟踪,和识别的任务。之前存在一些数据集和工作,比如ICDAR2015(video)[1],YouTube Video Text(YVT)[2],RoadText-1K[3]. 但是这些数据集的数据量都比较小,并且场景单一,语言单一,和许多实际应用场景不太符合。此外,部分数据集很多年前提出,维护的...