GOT-OCR2.0是什么?一文让你看懂GOT-OCR2.0的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

GOT-OCR2.0概述简介

GOT-OCR 2.0是一种先进的光学字符识别(OCR)模型,推动OCR技术进入2.0时代。GOT-OCR 2.0端到端的模型由高压缩编码器和长上下文解码器组成,能处理包括文本、数学公式、分子式、图表、乐谱和几何图形在内的多种光学字符。GOT-OCR 2.0支持多种语言,尤其是中文和英文,能输出多种格式化结果,如Markdown和LaTeX。模型具备交互式OCR功能,包括区域级识别和动态分辨率策略、多页OCR技术,适用于高分辨率图像和批量文档处理。GOT-OCR 2.0具有580M参数,模型尺寸为1.43GB,提供精准、高效的OCR解决方案。

GOT-OCR2.0的功能特色

多语言和多模态识别:支持多种语言的文本识别,包括中文和英文,及手写体和印刷体。

多样化输入输出:能处理照片、文档、切片等多种输入格式,支持纯文本、Markdown、TikZ、SMILES、Kern等输出格式。

长文本处理:解码器支持长达8K的token,适用于处理学术论文、法律文件等长文本资料。

交互式OCR功能:通过坐标或颜色引导的区域级识别,提供更灵活的用户体验。

动态分辨率策略:适应超高分辨率图像,如大幅海报或拼接PDF页面,保持识别准确性。

多页OCR技术:批量处理多页文档,提高长篇PDF文件或多图片文档的处理效率。

GOT-OCR2.0的技术原理

编码器-解码器架构:

编码器:负责将输入的图像压缩成一系列的图像token,token捕捉图像中的视觉信息。

解码器:接收编码器输出的图像token,转换为文本输出。解码器支持长上下文,能处理长文本。

高压缩率编码器:编码器将1024×1024像素的图像压缩成256×1024尺寸的图像token,有助于处理高分辨率图像。

长上下文解码器:解码器支持长达8K的token序列,能处理包含大量文本的长文档。

多阶段训练策略:

预训练阶段:编码器在大量文本数据上进行预训练,学习文本的视觉表示。

联合训练阶段:编码器与新的解码器一起训练,适应更广泛的OCR任务。

后训练阶段:对解码器进行进一步训练,支持细粒度OCR、动态分辨率和多页OCR等高级功能。

GOT-OCR2.0项目介绍

GitHub仓库:https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/stepfun-ai/GOT-OCR2_0

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.01704

GOT-OCR2.0能做什么?

文档数字化:纸质文档(如书籍、手稿、法律文件、学术论文等)转换为电子格式,便于存储、检索和编辑。

场景文本识别:在自然场景中识别和提取文本,如街道标志、广告牌、菜单等。

票据处理:自动识别和提取发票、收据、账单上的文本信息,简化财务和会计流程。

身份验证和安全:在需要验证个人身份的场景中,如银行业务、机场安检等,识别护照、身份证或驾驶执照上的信息。

物流和运输:自动识别包裹上的条形码和地址信息,提高物流分拣和配送的效率。

医疗记录管理:识别和数字化医生的手写处方、病历记录和其他医疗文档。

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