GOT-OCR2.0是一个多语言通用OCR模型，采用端到端架构实现先进的文本识别能力。
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发布时间 : 9/24/2024
模型简介
该模型通过统一的端到端架构实现了OCR-2.0技术，支持多语言文本识别，结合了视觉语言处理能力，适用于各种文档和场景文本识别任务。
模型特点
统一端到端架构
采用端到端模型设计，简化了传统OCR的多阶段流程
多语言支持
能够处理多种语言的文本识别任务
OCR-2.0技术
实现了新一代OCR技术，提供更准确的文本识别能力
模型能力
文档文本识别
场景文本识别
多语言文本提取
图像到文本转换
使用案例
文档数字化
纸质文档OCR
将扫描或拍摄的纸质文档转换为可编辑文本
高精度的文本识别结果
场景文本识别
街景文字识别
识别街道标志、广告牌等场景中的文字
适应各种字体和背景的识别能力
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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