GOT-OCR2.0是什麼
GOT-OCR 2.0是一種先進的光學字符識別（OCR）模型，推動OCR技術進入2.0時代。GOT-OCR 2.0端到端的模型由高壓縮編碼器和長上下文解碼器組成，能處理包括文本、數學公式、分子式、圖表、樂譜和幾何圖形在內的多種光學字符。GOT-OCR 2.0支持多種語言，尤其是中文和英文，能輸出多種格式化結果，如Markdown和LaTeX。模型具備交互式OCR功能，包括區域級識別和動態分辨率策略、多頁OCR技術，適用於高分辨率圖像和批量文檔處理。GOT-OCR 2.0具有580M參數，模型尺寸爲1.43GB，提供精準、高效的OCR解決方案。
GOT-OCR2.0的主要功能
- 多語言和多模態識別：支持多種語言的文本識別，包括中文和英文，及手寫體和印刷體。
- 多樣化輸入輸出：能處理照片、文檔、切片等多種輸入格式，支持純文本、Markdown、TikZ、SMILES、Kern等輸出格式。
- 長文本處理：解碼器支持長達8K的token，適用於處理學術論文、法律文件等長文本資料。
- 交互式OCR功能：通過座標或顏色引導的區域級識別，提供更靈活的用戶體驗。
- 動態分辨率策略：適應超高分辨率圖像，如大幅海報或拼接PDF頁面，保持識別準確性。
- 多頁OCR技術：批量處理多頁文檔，提高長篇PDF文件或多圖片文檔的處理效率。
GOT-OCR2.0的技術原理
- 編碼器-解碼器架構：
- 編碼器：負責將輸入的圖像壓縮成一系列的圖像token，token捕捉圖像中的視覺信息。
- 解碼器：接收編碼器輸出的圖像token，轉換爲文本輸出。解碼器支持長上下文，能處理長文本。
- 高壓縮率編碼器：編碼器將1024×1024像素的圖像壓縮成256×1024尺寸的圖像token，有助於處理高分辨率圖像。
- 長上下文解碼器：解碼器支持長達8K的token序列，能處理包含大量文本的長文檔。
- 多階段訓練策略：
- 預訓練階段：編碼器在大量文本數據上進行預訓練，學習文本的視覺表示。
- 聯合訓練階段：編碼器與新的解碼器一起訓練，適應更廣泛的OCR任務。
- 後訓練階段：對解碼器進行進一步訓練，支持細粒度OCR、動態分辨率和多頁OCR等高級功能。
GOT-OCR2.0的項目地址
- GitHub倉庫：https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0
- HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/stepfun-ai/GOT-OCR2_0
- arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.01704
GOT-OCR2.0的應用場景
- 文檔數字化：紙質文檔（如書籍、手稿、法律文件、學術論文等）轉換爲電子格式，便於存儲、檢索和編輯。
- 場景文本識別：在自然場景中識別和提取文本，如街道標誌、廣告牌、菜單等。
- 票據處理：自動識別和提取發票、收據、賬單上的文本信息，簡化財務和會計流程。
- 身份驗證和安全：在需要驗證個人身份的場景中，如銀行業務、機場安檢等，識別護照、身份證或駕駛執照上的信息。
- 物流和運輸：自動識別包裹上的條形碼和地址信息，提高物流分揀和配送的效率。
- 醫療記錄管理：識別和數字化醫生的手寫處方、病歷記錄和其他醫療文檔。
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