資訊專欄INFORMATION COLUMN
GOT-OCR2.0是一款新一代的光學字符識別（OCR）技術，標志著人工智能在文本識別領域的重大進步。作為一款開源模型，GOT-OCR2.0不僅支持傳統的文本和文檔識別，還能夠處理樂譜、圖表以及復雜的數學公式，為用戶提供了更加全面和高效的解決方案。
產品功能及特點
多語言支持：GOT-OCR2.0主要支持中文和英文字符識別，并能夠通過進一步的微調擴展到更多語言。這種靈活性使其適用于國際化應用，滿足不同用戶的需求。
場景文本識別：該系統能夠處理自然場景中的文本識別任務，例如街道標志、廣告牌上的文字等。這一功能使得GOT-OCR2.0在各種實際應用中表現出色。
文檔OCR：GOT-OCR2.0能夠處理文檔中完整頁面的文字識別，無論是純文本文檔，還是含有表格、公式等復雜內容的文檔。這一功能極大地方便了文檔數字化和信息管理。
格式化文本OCR：該系統支持將光學文檔中的文本直接轉換為Markdown、LaTeX等格式，保持復雜文檔的原始排版和格式。這使得后續編輯和排版工作更加高效。
動態分辨率處理：GOT-OCR2.0采用動態分辨率技術，支持對超高分辨率圖像（如大幅海報、拼接PDF頁面）進行OCR處理，確保在圖像過大時仍能保持較高的識別準確性。
多頁OCR：該系統能夠批量處理多頁文檔，例如長篇PDF文件或包含多張圖片的OCR任務，顯著提升了處理效率。這對于需要大量文檔處理的用戶尤為重要。公式、表格與圖表識別除了基本文本識別，GOT-OCR2.0還能夠識別和處理文檔中的數學公式、化學分子式、表格及圖表等復雜結構，并將其轉換為可編輯格式（如LaTeX或Python字典格式），滿足更專業的需求。
格式化輸出：該系統支持生成多種格式化輸出，包括Markdown、TikZ、SMILES、LaTeX等，以結構化方式輸出識別到的字符，例如表格、數學公式和分子結構等，使得信息傳遞更加清晰。
性能與架構：GOT-OCR2.0采用了集成的vision encoder和decoder設計，能夠同時處理多種類型的OCR輸入，從而極大提高信息傳遞效率。其模型大小僅為1.43GB，相較于其他AI模型而言較小，但性能卻非常強大，特別適合需要處理高復雜度OCR任務的用戶。該模型還引入了local attention機制，有效解決了全局注意力機制在高分辨率圖像中的內存消耗問題。
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識別效果展示
截屏文本識別/文檔識別/樂譜識別/圖表識別
OCR2.0評測
總結
GOT-OCR2.0作為AI 2.0時代的重要產品，通過端到端設計、一體化架構和對多場景復雜內容的識別能力，為用戶提供了精準、高效的OCR解決方案。無論是在文檔數字化、場景文本識別還是復雜數據處理方面，它都展現出卓越的性能，是開發者和研究人員不可或缺的工具。
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