GOT-OCR2.0 是一种用于光学字符识别（OCR）任务的通用模型，旨在解决传统OCR系统（OCR-1.0）和现有大视觉语言模型（LVLMs）在OCR任务中的局限性。
传统OCR系统（OCR-1.0）通常采用多模块流水线模式（例如：元素检测、区域裁剪、字符识别等），容易陷入局部最优问题，且维护成本高。该模型通过端到端架构，提供高效的字符识别能力，适用于广泛的OCR任务。
GOT-OCR2.0：端到端的 OCR 模型 可以处理各种复杂的光学字符任务
发布时间：2024年09月16日
发布时间：2024年09月16日
GOT-OCR2.0 是一种用于光学字符识别（OCR）任务的通用模型，旨在解决传统OCR系统（OCR-1.0）和现有大视觉语言模型（LVLMs）在OCR任务中的局限性。
传统OCR系统（OCR-1.0）通常采用多模块流水线模式（例如：元素检测、区域裁剪、字符识别等），容易陷入局部最优问题，且维护成本高。该模型通过端到端架构，提供高效的字符识别能力，适用于广泛的OCR任务。
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