AI交流(进群备注:tesserocr)

tesserocr是一个Python库,封装了tesseract-ocr的API,提供了简单高效的方式来处理OCR任务。它支持多种图像格式,能够从图像中提取文本,并支持多语言和配置。此外,它还提供了OCR结果的详细信息,包括置信度等。
tesserocr的特点:
- 1. 提供简单高效的方式与tesseract-ocr API交互。
- 2. 支持多种图像格式进行OCR处理。
- 3. 能够轻松从图像中提取文本。
- 4. 支持多语言和OCR配置。
- 5. 提供OCR结果的详细信息,包括置信度。
tesserocr的功能:
- 1. 从图像中提取文本用于数据处理。
- 2. 在Python脚本中自动化OCR任务。
- 3. 将OCR功能集成到大型应用中。
- 4. 处理扫描文档以提取文本内容。
- 5. 支持多语言文本识别项目。
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LLaVA-NeXT官网 – 多模态视觉语言模型
LLaVA-NeXT 是一个先进的多模态模型,基于 LLaVA-1.5 进行改进,于 2023 年 10 月发布基础版本,并于 2024 年 1 月推出 LLaVA-NeXT。该项目旨在提升图像处理和语言理解能力,特别是在视觉推理、OCR(光学字符识别)和多模态指令遵循方面。LLaVA-NeXT 通过增加输入图像分辨率(最高达 672x672、336x1344、1344x336)以及改进视觉指令调整数据集,显著增强了模型性能。它还支持更大的语言模型,如 Mistral-7B 和 Nous-Hermes-2-Yi-34B,进一步提升了其能力。LLaVA-NeXT 的训练成本低,仅需约 32 个 GPU 运行一天,使用不到 100 万视觉指令调整样本,总训练数据为 131.8 万样本,计算成本分别为 7B 模型 8x20 GPU 小时、13B 模型 16x24 GPU 小时、34B 模型 32x30 GPU 小时。这使其训练效率高于许多竞争对手,成本低至其他模型的 100-1000 倍。LLaVA-NeXT 的开放源代码特性使其广受研究者欢迎,代码、数据和模型均可公开访问,得到了 A16Z 开源 AI 资助计划的支持。
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