基于 TensorFlow 2 和 PyTorch 的光学字符识别技术,支持多语言文档识别
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发布时间 : 4/24/2022
模型简介
doctr 是一个用于文档文本检测和识别的 OCR 模型,能够从图像中提取文本内容。它支持多种架构组合,适用于不同场景的文档处理需求。
模型特点
双框架支持
同时支持 TensorFlow 2 和 PyTorch 框架,提供灵活的开发选择
模块化设计
检测和识别模型可以自由组合,适应不同性能需求
轻量级模型
提供 MobileNet 等轻量级架构选项,适合移动端和边缘设备部署
模型能力
文档图像文本检测
多语言文本识别
端到端文档OCR处理
使用案例
文档数字化
扫描文档处理
将扫描的PDF或图像转换为可编辑文本
提高文档处理效率,实现纸质文档数字化
表单处理
自动表单识别
从各种表单中提取结构化数据
减少人工录入,提高数据采集准确性
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

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

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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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