本文主要是介绍【深度学习】OCR模型的现状，厉害的OCR模型一览，OCR模型排行榜，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 一些模型介绍
- 1. **SwinOCR**
- 2. **Donut (Document Understanding Transformer)**
- 3. **MGP-STR (Multi-Grained Prediction for Scene Text Recognition)**
- 4. **PARSeq (Parallel Sequential Text Recognition)**
- 5. **VisionLAN**
- 6. **ASTER**
- 7. **CRAFT (Character Region Awareness for Text Detection)**
- 8. **TextSpotter 系列**
- 9. **DeepText (Meta AI)**
- 10. **RobustScanner**
- 11. **LaTr (Language-Aware Transformer for OCR)**
- 排行榜
一些模型介绍
在 TrOCR 之后，OCR 领域依然在快速发展，研究者们在不断探索新的模型和方法，以提升文字识别的准确性、速度和对复杂场景的适应能力。以下是一些 TrOCR 之后出现或继续发展的 OCR 模型和方法：
1. SwinOCR
SwinOCR 基于 Swin Transformer 结构，这是 Vision Transformer（ViT）的改进版本。Swin Transformer 是一种分层的视觉 Transformer 模型，适用于视觉任务。与 TrOCR 相比，SwinOCR 更注重在复杂视觉场景下的表现，特别是对于自然场景中的文字识别能力有更好的效果。它利用了局部窗口的自注意力机制，在大尺寸图像上有更好的扩展性。
2. Donut (Document Understanding Transformer)
Donut 是一个用于文档图像理解的端到端模型。它不仅限于 OCR 任务，还能处理文档中的复杂结构，例如表格、表单和版式等。Donut 通过直接从文档图像生成结构化的输出，跳过了传统的 OCR 步骤&#
这篇关于【深度学习】OCR模型的现状，厉害的OCR模型一览，OCR模型排行榜的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
