TrOCR 是一个基于Transformer的光学字符识别模型，用于从图像中提取文本内容。
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发布时间 : 4/13/2024
模型简介
TrOCR 是一个端到端的OCR模型，结合了视觉Transformer和文本Transformer，能够直接从图像中识别文本而无需复杂的预处理步骤。
模型特点
端到端识别
无需传统OCR系统的复杂预处理步骤，直接从图像识别文本
Transformer架构
结合视觉Transformer和文本Transformer，提供强大的特征提取能力
高准确率
在各种印刷体文本识别任务上表现出色
模型能力
图像文本识别
印刷体文字提取
多语言文本识别
使用案例
文档数字化
扫描文档OCR
将扫描的PDF或图像文件转换为可编辑文本
高精度的文本转换
自动化处理
表格数据提取
从图像表格中自动提取结构化数据
减少人工输入错误
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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