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GOT OCR2.0
GOT OCR2.0
GOT-OCR2.0适合需要进行高效、准确文本识别的企业和研究机构，如文档数字化、数据录入、自动化办公等领域。它能够帮助用户自动化文本识别流程，减少人工干预，提高工作效率。
AI图像检测识别AI模型#OCR#深度学习#文本识别#自动化普通产品开源
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产品介绍
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简介
GOT-OCR2.0是一个开源的OCR模型，旨在通过一个统一的端到端模型推动光学字符识别技术向OCR-2.0迈进。该模型支持多种OCR任务，包括但不限于普通文本识别、格式化文本识别、细粒度OCR、多裁剪OCR和多页OCR。它基于最新的深度学习技术，能够处理复杂的文本识别场景，并且具有较高的准确率和效率。
截图
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。
流量来源
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自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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