資訊專欄INFORMATION COLUMN
GOT-OCR2.0是一款新一代的光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)，標(biāo)志著人工智能在文本識別領(lǐng)域的重大進(jìn)步。作為一款開源模型，GOT-OCR2.0不僅支持傳統(tǒng)的文本和文檔識別，還能夠處理樂譜、圖表以及復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，為用戶提供了更加全面和高效的解決方案。
產(chǎn)品功能及特點(diǎn)
多語言支持：GOT-OCR2.0主要支持中文和英文字符識別，并能夠通過進(jìn)一步的微調(diào)擴(kuò)展到更多語言。這種靈活性使其適用于國際化應(yīng)用，滿足不同用戶的需求。
場景文本識別：該系統(tǒng)能夠處理自然場景中的文本識別任務(wù)，例如街道標(biāo)志、廣告牌上的文字等。這一功能使得GOT-OCR2.0在各種實際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。
文檔OCR：GOT-OCR2.0能夠處理文檔中完整頁面的文字識別，無論是純文本文檔，還是含有表格、公式等復(fù)雜內(nèi)容的文檔。這一功能極大地方便了文檔數(shù)字化和信息管理。
格式化文本OCR：該系統(tǒng)支持將光學(xué)文檔中的文本直接轉(zhuǎn)換為Markdown、LaTeX等格式，保持復(fù)雜文檔的原始排版和格式。這使得后續(xù)編輯和排版工作更加高效。
動態(tài)分辨率處理：GOT-OCR2.0采用動態(tài)分辨率技術(shù)，支持對超高分辨率圖像（如大幅海報、拼接PDF頁面）進(jìn)行OCR處理，確保在圖像過大時仍能保持較高的識別準(zhǔn)確性。
多頁OCR：該系統(tǒng)能夠批量處理多頁文檔，例如長篇PDF文件或包含多張圖片的OCR任務(wù)，顯著提升了處理效率。這對于需要大量文檔處理的用戶尤為重要。公式、表格與圖表識別除了基本文本識別，GOT-OCR2.0還能夠識別和處理文檔中的數(shù)學(xué)公式、化學(xué)分子式、表格及圖表等復(fù)雜結(jié)構(gòu)，并將其轉(zhuǎn)換為可編輯格式（如LaTeX或Python字典格式），滿足更專業(yè)的需求。
格式化輸出：該系統(tǒng)支持生成多種格式化輸出，包括Markdown、TikZ、SMILES、LaTeX等，以結(jié)構(gòu)化方式輸出識別到的字符，例如表格、數(shù)學(xué)公式和分子結(jié)構(gòu)等，使得信息傳遞更加清晰。
性能與架構(gòu)：GOT-OCR2.0采用了集成的vision encoder和decoder設(shè)計，能夠同時處理多種類型的OCR輸入，從而極大提高信息傳遞效率。其模型大小僅為1.43GB，相較于其他AI模型而言較小，但性能卻非常強(qiáng)大，特別適合需要處理高復(fù)雜度OCR任務(wù)的用戶。該模型還引入了local attention機(jī)制，有效解決了全局注意力機(jī)制在高分辨率圖像中的內(nèi)存消耗問題。
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識別效果展示
截屏文本識別/文檔識別/樂譜識別/圖表識別
OCR2.0評測
總結(jié)
GOT-OCR2.0作為AI 2.0時代的重要產(chǎn)品，通過端到端設(shè)計、一體化架構(gòu)和對多場景復(fù)雜內(nèi)容的識別能力，為用戶提供了精準(zhǔn)、高效的OCR解決方案。無論是在文檔數(shù)字化、場景文本識別還是復(fù)雜數(shù)據(jù)處理方面，它都展現(xiàn)出卓越的性能，是開發(fā)者和研究人員不可或缺的工具。
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