GOT-OCR2.0 技术文档：端到端统一OCR模型使用指南

GOT-OCR2.0 技术文档：端到端统一OCR模型使用指南

【免费下载链接】GOT-OCR2_0 项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/GOT-OCR2_0

1. 项目概述

GOT-OCR2.0是一个基于Transformer架构的统一端到端OCR模型，支持多语言文本识别、格式化文本解析和细粒度OCR功能。该项目通过创新的OCR-2.0理论框架，实现了对复杂文档图像的智能化处理。

2. 安装指南

2.1 环境要求

• Python 3.10
• NVIDIA GPU (推荐)
• CUDA 11.7或更高版本

2.2 依赖安装

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 transformers==4.37.2
pip install tiktoken==0.6.0 verovio==4.3.1 accelerate==0.28.0

3. 项目安装方式

3.1 通过Hugging Face快速安装

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ucaslcl/GOT-OCR2_0', trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained('ucaslcl/GOT-OCR2_0', trust_remote_code=True, 
                                 low_cpu_mem_usage=True, device_map='cuda',
                                 use_safetensors=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
model = model.eval().cuda()

4. 使用说明

4.1 基础OCR功能

image_file = 'test.jpg'  # 替换为您的图片路径
res = model.chat(tokenizer, image_file, ocr_type='ocr')
print(res)

4.2 格式化文本识别

res = model.chat(tokenizer, image_file, ocr_type='format')

4.3 结果可视化渲染

res = model.chat(tokenizer, image_file, ocr_type='format', 
                render=True, save_render_file='./output.html')

5. API使用文档

5.1 核心方法参数说明

model.chat() 方法

• ocr_type:
  • 'ocr': 基础文本识别
  • 'format': 保留格式的文本识别
• ocr_box: 可选参数，指定识别区域坐标
• ocr_color: 可选参数，指定文本颜色处理方式
• render: 布尔值，是否渲染格式化结果
• save_render_file: 渲染结果保存路径

model.chat_crop() 方法

用于多区域识别场景，参数与chat()方法相同

5.2 高级功能示例

细粒度OCR

# 指定识别区域
res = model.chat(tokenizer, image_file, ocr_type='ocr', ocr_box='x1,y1,x2,y2')

# 处理特定颜色文本
res = model.chat(tokenizer, image_file, ocr_type='format', ocr_color='red')

多区域识别

res = model.chat_crop(tokenizer, image_file, ocr_type='ocr')

6. 注意事项

1. 首次使用会自动下载约5GB的预训练模型
2. 推荐使用GPU环境以获得最佳性能
3. 复杂文档处理可能需要较大显存(建议≥16GB)
4. 格式化识别结果可通过浏览器打开生成的HTML文件查看

本技术文档提供了GOT-OCR2.0模型的基本使用方法，如需了解更多高级功能或实现细节，请参考项目论文和技术报告。

【免费下载链接】GOT-OCR2_0 项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/GOT-OCR2_0