GOT-OCR2.0

GOT-OCR 2.0：引领OCR技术新纪元

GOT-OCR 2.0 是由中国科学技术大学开发的革命性光学字符识别（OCR）模型，标志着OCR技术进入2.0时代。该模型以其端到端的设计、高压缩编码器和长上下文解码器，实现了对文本、数学公式、分子式、图表、乐谱和几何图形等多种光学字符的识别。

核心优势：

• 多语言和多模态识别：支持中文、英文等多种语言，处理文本、图表等多种模态。
• 多样化输入输出：支持照片、文档等多种输入格式，输出为Markdown、LaTeX等多种格式。
• 长文本处理：解码器支持长达8K的token，适用于长文本资料的识别。
• 交互式OCR功能：通过坐标或颜色引导，实现区域级识别和动态分辨率策略。
• 动态分辨率策略：适应超高分辨率图像，确保识别精度。
• 多页OCR技术：批量处理多页文档，提升工作效率。

技术原理：

• 编码器-解码器架构：高效的编码器将图像压缩，解码器将其转换为文本输出。
• 高压缩率编码器：将1024×1024像素的图像压缩成256×1024尺寸的图像token。
• 长上下文解码器：支持长达8K的token序列，确保长文本的准确识别。
• 多阶段训练策略：通过预训练、联合训练和后训练，提升模型性能。

应用场景：

• 文档数字化：将纸质文档转换为电子格式，方便存储和管理。
• 场景文本识别：在自然场景中识别文本，应用于广告牌、街景等。
• 票据处理：自动识别和提取票据上的关键信息，提高处理效率。
• 身份验证和安全：在身份验证中识别证件信息，增强安全性。
• 物流和运输：自动识别包裹上的条形码和地址信息，优化物流流程。
• 医疗记录管理：识别和数字化医疗文档，提升医疗服务质量。

总结：

GOT-OCR 2.0作为一款创新的OCR模型，通过其先进的技术和强大的功能，为用户提供了精准、高效的OCR解决方案。无论是在文档数字化、场景文本识别还是票据处理等多种应用场景中，GOT-OCR 2.0都能为您带来卓越的识别效果。