Aké modely rozpoznávania reťazcov (CRNN, TrOCR)?

Modely rozpoznávania reťazcov, ako sú CRNN a TrOCR, sa používajú na optické rozpoznávanie znakov (OCR), najmä keď je potrebné rozpoznať text na obrázkoch alebo dokumentoch.

• CRNN (Konvolučná rekurentná neurónová sieť) je architektúra, ktorá kombinuje konvolučné neurónové siete (CNN) na extrakciu vlastností z obrázka a rekurentné neurónové siete (RNN) na spracovanie sekvencií. CRNN je vhodný na rozpoznávanie textu, pretože zohľadňuje kontext znakov v riadku. Bežne sa používa na rozpoznávanie textu v obrázkoch so sekvenčnou štruktúrou, ako sú dopravné značky alebo dokumenty.

• TrOCR (OCR založené na transformeroch) je moderný model založený na architektúre transformerov, ktorý aplikuje metódy podobné tým v NLP (spracovanie prirodzeného jazyka). TrOCR používa enkodér na spracovanie obrázka a dekodér na generovanie textu, čo umožňuje efektívne rozpoznávanie zložitých a rozmanitých fontov a štýlov textu.

Oba modely riešia úlohu prevodu obrázka s textom na digitálny reťazec, ale TrOCR zvyčajne ukazuje lepšie výsledky na zložitých dokumentoch vďaka sile transformerov.

Príklad použitia CRNN je rozpoznávanie textu na fotografii evidenčnej značky auta, zatiaľ čo TrOCR sa používa na rozpoznávanie naskenovaných stránok kníh alebo rukopisov.