GOT-OCR2.0 - 端到端OCR模型
GOT-OCR2.0 是一款功能强大的端到端 OCR 模型，能够处理多种复杂的光学字符识别任务。它不仅可以识别普通文本，还支持对公式、表格、乐谱等复杂内容的精准识别。该模型主要支持中英文字符识别，且可以通过微调扩展到更多语言。
软件功能
- 支持中英文字符识别，并可扩展到其他语言。
- 场景文本识别：可以识别自然场景中的文字，如街道标志和广告牌。
- 文档OCR：能够处理包含表格、公式等复杂元素的文档。
- 格式化文本OCR：将文档内容直接转换为 Markdown 或 LaTeX 等格式。
- 动态分辨率支持：处理超高分辨率图像，确保识别精度。
- 多页OCR处理：支持批量处理长篇 PDF 或多张图片。
- 复杂结构识别：支持数学公式、化学分子式、表格、图表等内容的识别，并转化为可编辑格式。
- 多种格式化输出：支持生成 Markdown、TikZ、SMILES、LaTeX 等多种结构化格式输出。
软件特点
- 端到端处理：一次性完成 OCR 识别任务，减少复杂操作。
- 高精度识别：对公式、表格、图表等复杂内容提供精确识别。
- 动态分辨率：处理高分辨率图像时，保持极高的识别准确性。
- 格式多样化输出：支持生成 Markdown、LaTeX 等多种格式输出，保持文档原始格式。
应用场景
- 自然场景文字识别：适用于广告牌、街道标志等环境的文字提取。
- 复杂文档处理：特别适合含有表格、公式、图表等复杂元素的文档。
- 海报、拼接页面识别：能够处理超高分辨率的图片或大幅海报。
- 批量文档OCR：可以同时处理多页 PDF 文件或图片，大幅提升工作效率。