Кои модели за разпознаване на низове (CRNN, TrOCR)?

Моделите за разпознаване на низове, като CRNN и TrOCR, се използват за оптично разпознаване на символи (OCR), особено когато трябва да се разпознае текст в изображения или документи.

• CRNN (Конволюционна рекурентна невронна мрежа) е архитектура, която комбинира конволюционни невронни мрежи (CNN) за извличане на характеристики от изображението и рекурентни невронни мрежи (RNN) за обработка на последователности. CRNN е подходящ за разпознаване на текст, тъй като взема предвид контекста на символите в реда. Обикновено се използва за разпознаване на текст в изображения с последователна структура, като пътни знаци или документи.

• TrOCR (OCR базиран на трансформери) е модерен модел, базиран на архитектурата на трансформерите, който прилага методи, подобни на тези, използвани в NLP (обработка на естествен език). TrOCR използва енкодер за обработка на изображението и декодер за генериране на текст, което позволява ефективно разпознаване на сложни и разнообразни шрифтове и стилове на текста.

И двата модела решават задачата за преобразуване на изображение с текст в цифров низ, но TrOCR обикновено показва по-добри резултати при сложни документи благодарение на силата на трансформерите.

Пример за използване на CRNN е разпознаването на текст на снимка на регистрационен номер, а TrOCR се използва за разпознаване на сканирани страници на книги или ръкописи.