GOT-OCR2.0

GOT-OCR 2.0是什么：

GOT-OCR 2.0是由中国科学技术大学研究团队开发的一款先进的光学字符识别（OCR）模型，它代表了OCR技术向2.0时代的转变。该模型采用端到端的设计，包括高压缩编码器和长上下文解码器，能够处理多种类型的光学字符，如文本、数学公式、分子式、图表、乐谱和几何图形等。

主要特点：

多语言和多模态识别：支持包括中文和英文在内的多种语言。多样化输入输出：处理多种输入格式，支持多种输出格式，如Markdown和LaTeX。长文本处理：解码器支持长达8K的token，适合长文本资料。交互式OCR功能：提供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。多页OCR技术：批量处理多页文档。

主要功能：

多语言和多模态识别：识别多种语言和模态的文本。多样化输入输出：处理照片、文档等多种输入，支持多种输出格式。长文本处理：解码器支持长文本资料。交互式OCR功能：通过坐标或颜色引导的区域级识别。动态分辨率策略：适应超高分辨率图像。多页OCR技术：批量处理多页文档。

技术原理：

编码器-解码器架构：编码器压缩图像，解码器转换为文本输出。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：解码器支持长达8K的token序列。多阶段训练策略：包括预训练、联合训练和后训练阶段。

应用场景：

文档数字化：转换纸质文档为电子格式。场景文本识别：识别自然场景中的文本。票据处理：自动识别和提取票据上的文本信息。身份验证和安全：在身份验证场景中识别证件信息。物流和运输：自动识别包裹上的条形码和地址信息。医疗记录管理：识别和数字化医疗文档。

总结：

GOT-OCR 2.0是一个创新的OCR模型，它通过先进的技术提供了精准、高效的OCR解决方案。无论是文档数字化、场景文本识别还是票据处理等应用场景，GOT-OCR 2.0都能提供强大的支持。