
使用场景
用于图书馆的古籍数字化项目,自动将纸质文档转换为电子文档。
在金融行业中,用于自动化处理大量的财务报表和合同文档。
在医疗领域,辅助医生快速识别和录入病人的病历信息。
产品特色
支持多种OCR任务,包括普通文本、格式化文本、细粒度OCR等
基于深度学习技术,提供高精度的文本识别
支持多页文档的OCR处理
提供Huggingface部署,方便模型的快速应用
开源代码、权重和基准测试,便于研究和进一步开发
支持在多种硬件和软件环境下运行,包括CUDA和PyTorch
使用教程
1. 访问GitHub页面,克隆GOT-OCR2.0的代码库到本地。
2. 根据README文档中的说明,安装必要的软件包和依赖。
3. 下载并加载模型权重,可以从Huggingface、Google Drive或百度云获取。
4. 准备训练或测试数据,确保数据格式符合模型要求。
5. 根据需要选择训练或评估模式,运行相应的脚本。
6. 训练完成后,使用模型进行OCR任务,获取识别结果。
7. 可以通过提供的demo脚本查看OCR识别的示例结果。
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