¿Qué modelos de reconocimiento de cadenas (CRNN, TrOCR)?

Los modelos de reconocimiento de cadenas, como CRNN y TrOCR, se utilizan para el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), especialmente cuando se necesita reconocer texto en imágenes o documentos.

• CRNN (Red Neuronal Recurrente Convolucional) es una arquitectura que combina redes neuronales convolucionales (CNN) para extraer características de la imagen y redes neuronales recurrentes (RNN) para procesar secuencias. CRNN es adecuado para reconocer texto, ya que tiene en cuenta el contexto de los caracteres en la línea. Se usa generalmente para reconocer texto en imágenes con estructura secuencial, como señales de calle o documentos.

• TrOCR (OCR basado en Transformadores) es un modelo moderno basado en la arquitectura de transformadores, que aplica métodos similares a los utilizados en NLP (procesamiento del lenguaje natural). TrOCR utiliza un codificador para procesar la imagen y un decodificador para generar texto, lo que permite reconocer de manera eficiente fuentes y estilos de texto complejos y diversos.

Ambos modelos resuelven la tarea de convertir una imagen con texto en una cadena digital, pero TrOCR suele mostrar mejores resultados en documentos complejos gracias a la potencia de los transformadores.

Un ejemplo de uso de CRNN es el reconocimiento de texto en la foto de una matrícula de coche, y TrOCR se usa para reconocer páginas escaneadas de libros o manuscritos.