使用场景

用于图书馆的古籍数字化项目，自动将纸质文档转换为电子文档。

在金融行业中，用于自动化处理大量的财务报表和合同文档。

在医疗领域，辅助医生快速识别和录入病人的病历信息。

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。