Jaké modely rozpoznávání řetězců (CRNN, TrOCR)?

Modely rozpoznávání řetězců, jako jsou CRNN a TrOCR, se používají pro optické rozpoznávání znaků (OCR), zejména když je třeba rozpoznat text na obrázcích nebo dokumentech.

• CRNN (Konvoluální rekurentní neuronová síť) je architektura, která kombinuje konvoluční neuronové sítě (CNN) pro extrakci rysů z obrázku a rekurentní neuronové sítě (RNN) pro zpracování sekvencí. CRNN je vhodný pro rozpoznávání textu, protože zohledňuje kontext znaků v řádku. Obvykle se používá pro rozpoznávání textu v obrázcích se sekvenční strukturou, například na dopravních značkách nebo dokumentech.

• TrOCR (OCR založené na transformerech) je moderní model založený na architektuře transformerů, který aplikuje metody podobné těm v NLP (zpracování přirozeného jazyka). TrOCR používá enkodér pro zpracování obrázku a dekodér pro generování textu, což umožňuje efektivně rozpoznávat složité a rozmanité fonty a styly textu.

Oba modely řeší úlohu převodu obrázku s textem na digitální řetězec, ale TrOCR obvykle vykazuje lepší výsledky u složitých dokumentů díky síle transformerů.

Příklad použití CRNN je rozpoznávání textu na fotografii registrační značky auta, zatímco TrOCR se používá k rozpoznávání naskenovaných stránek knih nebo rukopisů.