Czym jest rozumienie dokumentów bez OCR (Donut, Pix2Struct)?

Rozpoznawanie dokumentów bez OCR to podejście do wyodrębniania informacji z dokumentów bez korzystania z tradycyjnego rozpoznawania optycznego znaków (OCR). Zamiast tego modele bezpośrednio przetwarzają obrazy dokumentów, korzystając z metod głębokiego uczenia i architektur multimodalnych.

Przykłady takich modeli:

• Donut (transformer do rozumienia dokumentów) — model, który przyjmuje obraz dokumentu jako wejście i generuje ustrukturyzowany tekst wyjściowy, ucząc się na parach obraz-tekst bez konieczności wcześniejszego OCR.

• Pix2Struct — multimodalny model, który przekształca dane pikselowe (obrazy) w ustrukturyzowane reprezentacje, mogący pracować z różnymi typami dokumentów.

Zalety podejścia bez OCR:

• Unika błędów związanych z rozpoznawaniem znaków.
• Umożliwia uwzględnienie kontekstu wizualnego i struktury dokumentu.
• Uniwersalność dla różnych języków i czcionek.

W związku z tym, rozumienie dokumentów bez OCR to nowoczesny trend w wizji komputerowej i NLP, który łączy informacje wizualne i tekstowe dla dokładniejszego zrozumienia dokumentów.