Какие модели распознавания строк (CRNN, TrOCR)?

Модели распознавания строк, такие как CRNN и TrOCR, используются для оптического распознавания текста (OCR), особенно когда нужно распознать текст в изображениях или документах.

• CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) — это архитектура, которая сочетает сверточные нейронные сети (CNN) для извлечения признаков из изображения и рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки последовательностей. CRNN хорошо подходит для распознавания текста, так как учитывает контекст символов в строке. Обычно используется для распознавания текста в изображениях с последовательной структурой, например, в уличных знаках или документах.

• TrOCR (Transformer-based OCR) — современная модель, основанная на архитектуре трансформеров, которая применяет методы, похожие на те, что используются в NLP (обработка естественного языка). TrOCR использует энкодер для обработки изображения и декодер для генерации текста, что позволяет эффективно распознавать сложные и разнообразные шрифты и стили текста.

Обе модели решают задачу преобразования изображения с текстом в цифровую строку, но TrOCR обычно показывает лучшие результаты на сложных документах благодаря мощи трансформеров.

Пример использования CRNN — распознавание текста на фотографии номера автомобиля, а TrOCR — распознавание отсканированных страниц книг или рукописей.