Millised jada tuvastamise mudelid (CRNN, TrOCR)?

Joonte tuvastamise mudelid, nagu CRNN ja TrOCR, kasutatakse optilise tähemärkide tuvastamiseks (OCR), eriti kui on vaja tuvastada teksti piltidel või dokumentidel.

• CRNN (Konvolutsiooniline rekurrentne närvivõrk) on arhitektuur, mis ühendab konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) pildi omaduste väljavõtmiseks ja rekurrentseid närvivõrke (RNN) järjestuste töötlemiseks. CRNN sobib hästi teksti tuvastamiseks, kuna see arvestab rea tähemärkide konteksti. Tavaliselt kasutatakse seda teksti tuvastamiseks piltidel, millel on järjestikune struktuur, näiteks tänavatempleid või dokumente.

• TrOCR (Transformeri põhine OCR) on kaasaegne mudel, mis põhineb transformeri arhitektuuril ja rakendab meetodeid, mis sarnanevad NLP-s (loomuliku keele töötlemine). TrOCR kasutab kodeerijat pildi töötlemiseks ja dekooderit teksti genereerimiseks, võimaldades tõhusalt tuvastada keerukaid ja mitmekesiseid fonte ja stiile.

Mõlemad mudelid lahendavad ülesande muuta pilt tekstiga digitaalseks jooneks, kuid TrOCR näitab tavaliselt paremaid tulemusi keerukatel dokumentidel, tänu transformeri jõule.

Näide CRNN-i kasutamisest — auto numbrimärgi teksti tuvastamine, ja TrOCR-i kasutatakse skaneeritud raamatute või käsikirjade lehekülgede tuvastamiseks.