【深度学习】OCR模型的现状,厉害的OCR模型一览,OCR模型排行榜

2024-08-26 22:52

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文章目录

  • 一些模型介绍
      • 1. **SwinOCR**
      • 2. **Donut (Document Understanding Transformer)**
      • 3. **MGP-STR (Multi-Grained Prediction for Scene Text Recognition)**
      • 4. **PARSeq (Parallel Sequential Text Recognition)**
      • 5. **VisionLAN**
      • 6. **ASTER**
      • 7. **CRAFT (Character Region Awareness for Text Detection)**
      • 8. **TextSpotter 系列**
      • 9. **DeepText (Meta AI)**
      • 10. **RobustScanner**
      • 11. **LaTr (Language-Aware Transformer for OCR)**
  • 排行榜

一些模型介绍

在 TrOCR 之后,OCR 领域依然在快速发展,研究者们在不断探索新的模型和方法,以提升文字识别的准确性、速度和对复杂场景的适应能力。以下是一些 TrOCR 之后出现或继续发展的 OCR 模型和方法:

1. SwinOCR

SwinOCR 基于 Swin Transformer 结构,这是 Vision Transformer(ViT)的改进版本。Swin Transformer 是一种分层的视觉 Transformer 模型,适用于视觉任务。与 TrOCR 相比,SwinOCR 更注重在复杂视觉场景下的表现,特别是对于自然场景中的文字识别能力有更好的效果。它利用了局部窗口的自注意力机制,在大尺寸图像上有更好的扩展性。

2. Donut (Document Understanding Transformer)

Donut 是一个用于文档图像理解的端到端模型。它不仅限于 OCR 任务,还能处理文档中的复杂结构,例如表格、表单和版式等。Donut 通过直接从文档图像生成结构化的输出,跳过了传统的 OCR 步骤&#

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