«`html
Оптическое распознавание символов (OCR) стало ключевым элементом в цифровизации и извлечении данных из текстовых изображений. В течение нескольких лет системы OCR развились от простых методов распознавания базового текста до более сложных систем, способных интерпретировать различные символы.
Ограничения традиционных OCR (OCR-1.0) систем
Традиционные модели OCR-1.0 имеют высокие нагрузки на обслуживание и затрудняют обобщение различных типов текста и форматов, таких как рукописный текст, математические уравнения или музыкальная нотация. Каждая задача обычно требует разных моделей OCR, что делает сложным выбор подходящего инструмента для конкретной задачи. Текущие системы часто требуют интеграции нескольких моделей, что может привести к ошибкам между различными этапами обработки.
Новое решение: модель GOT (General OCR Theory)
Модель GOT разработана, чтобы улучшить производительность традиционных OCR-1.0 моделей, представляя единое, комплексное решение для всех задач OCR. Она способна распознавать различные форматы текста, включая обычный текст, сложные формулы, диаграммы, а также геометрические фигуры. Модель поддерживает интерактивное OCR и обладает возможностью генерации форматированных выводов в форматах Markdown или LaTeX, что особенно полезно для научных статей и математического контента.
Преимущества и потенциал GOT модели
GOT продемонстрировала высокую производительность в различных задачах OCR. В экспериментах модель превзошла конкурирующие модели, такие как UReader и LLaVA-NeXT, достигнув F1-скора 0,952 для англоязычного OCR на уровне документа и 0,961 для китайского. Кроме того, GOT показала впечатляющую точность и полноту распознавания при работе с сценическим текстом, а также с комплексными символами, такими как геометрические фигуры и музыкальные нотации.
Практические применения и рекомендации
Модель GOT также включает стратегии динамического разрешения и технологию OCR на нескольких страницах, что делает ее более практичной для реальных приложений, где распространены высокоразрешенные изображения или многостраничные документы. Она была обучена на различных наборах данных, в том числе на изображениях из англо- и китайскоязычных источников, что гарантирует ее способность обрабатывать разнообразные задачи OCR.
Применение и внедрение новой технологии
Если у вас возникли вопросы по внедрению технологий искусственного интеллекта, обращайтесь к нам в Telegram: [ссылка на https://t.me/itinai]. Не упустите возможность следить за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале: [ссылка на https://t.me/aisalesbotnews]
Используйте AI Sales Bot для снижения нагрузки
Попробуйте AI Sales Bot [ссылка на https://saile.ru/], интеллектуального ассистента для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент и снижать нагрузку на вашу команду.
Регистрация на AI Webinar
Зарегистрируйтесь на бесплатный вебинар ‘SAM 2 для видео: как настроить на ваши данные’ [ссылка на регистрацию].
«`
