Quais modelos de reconhecimento de cadeias (CRNN, TrOCR)?

Modelos de reconhecimento de strings, como CRNN e TrOCR, são usados para reconhecimento óptico de caracteres (OCR), especialmente quando é necessário reconhecer texto em imagens ou documentos.

• CRNN (Rede Neural Recorrente Convolucional) é uma arquitetura que combina redes neurais convolucionais (CNN) para extrair características da imagem e redes neurais recorrentes (RNN) para processar sequências. O CRNN é adequado para reconhecimento de texto, pois leva em conta o contexto dos caracteres na linha. Geralmente é usado para reconhecer texto em imagens com estrutura sequencial, como sinais de rua ou documentos.

• TrOCR (OCR baseado em Transformador) é um modelo moderno baseado na arquitetura de transformadores, que aplica métodos semelhantes aos usados em NLP (processamento de linguagem natural). TrOCR usa um codificador para processar a imagem e um decodificador para gerar texto, permitindo reconhecer de forma eficiente fontes e estilos de texto complexos e diversos.

Ambos os modelos resolvem a tarefa de transformar uma imagem com texto em uma cadeia digital, mas o TrOCR geralmente apresenta melhores resultados em documentos complexos graças ao poder dos transformadores.

Um exemplo de uso do CRNN é reconhecer texto em uma foto de uma placa de carro, e o TrOCR é usado para reconhecer páginas digitalizadas de livros ou manuscritos.