Kādi ir rindu atpazīšanas modeļi (CRNN, TrOCR)?

Rindu atpazīšanas modeļi, piemēram, CRNN un TrOCR, tiek izmantoti optiskai rakstzīmju atpazīšanai (OCR), īpaši, ja nepieciešams atpazīt tekstu attēlos vai dokumentos.

• CRNN (Konvolucionāla atkārtota neironu tīkls) ir arhitektūra, kas apvieno konvolucionālas neironu tīklus (CNN) attēla īpašību iegūšanai un atkārtotas neironu tīklus (RNN) secību apstrādei. CRNN ir piemērots teksta atpazīšanai, jo tas ņem vērā rakstzīmju kontekstu rindā. Parasti tas tiek izmantots teksta atpazīšanai attēlos ar secīgu struktūru, piemēram, ceļa zīmēs vai dokumentos.

• TrOCR (Transformatoru balstīts OCR) ir mūsdienu modelis, kas balstīts uz transformatoru arhitektūru un izmanto metodes, kas līdzīgas tām NLP (dabiskās valodas apstrāde). TrOCR izmanto kodētāju attēla apstrādei un dekodētāju teksta ģenerēšanai, kas ļauj efektīvi atpazīt sarežģītus un dažādus fontus un stilus.

Abi modeļi risina uzdevumu attēla ar tekstu pārvēršanai digitālā rindā, bet TrOCR parasti rāda labākus rezultātus sarežģītos dokumentos, pateicoties transformatoru spēkam.

Piemērs, kā izmantot CRNN — automašīnas numura zīmes teksta atpazīšana, bet TrOCR — skenētu grāmatu vai manuskriptu lapu atpazīšana.